基于相似度的好友推荐算法研究课件

1、基于相似度的好友推荐算法研究目录一二三四选题背景研究现状研究路线进度安排五预期成果一选题背景社交网络数据的爆发式增长2。增加产品用户粘性3。校企“产学研”合作框架支持12刘士琛. 面向推荐系统的关键问题研究及应用D. 中国科学技术大学, 2014.3苏杰. 人人都是产品经理M. 电子工业出版社, 2010.1重庆邮电大学与中国联通公司“产学研”合作框架, 2016.目录一二三四选题背景研究现状研究路线进度安排五预期成果二推荐算法的研究现状从研究的目的分类从研究的方法分类协同过滤推荐算法基于文本的推荐算法商品推荐 好友推荐路线推荐混合推荐算法 IEEE Transactions on Knowl

2、edge & Data Engineering 2005：Toward the next generation of recommender systems : A survey of the state-of-the-art and possible extensions软件学报2016：基于排序学习的推荐算法研究综述电子科大博士论文2016：推荐算法与推荐网络研究北邮硕士论文2015：城市客流分布与出租车出行路线推荐算法的研究IEEE 2011： Towards Social Recommendation System Based on the Data from Microblogs二研

3、究现状 1好友推荐算法研究现状基于网络拓扑结构基于社交圈相似度基于用户相似度 IEEE Computer Society，2013：Friend Recommendation for Location-Based Mobile Social Networks.计算机学报，2014：基于社交圈的在线社交网络朋友推荐算法.重邮学报，2016：一种基于相似社团和节点角色划分的社交网络用户推荐方案.计算机应用，2016：基于相似度和信任度的关联规则微博好友推荐二研究现状 推荐精度不高用户体验不好2忽略用户在社交网络中的信息 用户信息不全 冷启动好友推荐算法存在的不足目录一二三四选题背景研究现状研究路线

4、进度安排五预期成果三研究路线拟采用的研究路线图：社团发现推荐算法标签传播算法 DCLPFast Unfolding 协同过滤推荐算法 混合推荐算法基于文本的推荐算法 用户社交圈相似度算法用户相似度算法算法融合问题模型算法推荐结果三研究路线前期工作：文献阅读，数据获取，算法思路设计已获取可支持研究的数据：拟采用的算法设计：目录一二三四选题背景研究现状研究路线进度安排五预期成果四进度安排2016.112017.05 2017.092018.01 2018.05完成模型的详细结构并进行理论检验完成实验代码编写与编译运行完成研究方向的综述报告和开题报告完成实验以及进行对比试验验证完成论文装订目录一二三四选题背景研究现状研究路线进度安排五预期成果五预期成果受理或授权专利一项在核心及以上国内外刊物或相关国际会议发表学术论文1篇2刘士琛. 面向推荐系统的关键问题研究及应用D. 中国科学技术大