本科通信畢業(yè)論文開題報告

本科通信畢業(yè)論文開題報告開題報告一、選題背景和意義（200字）本科通信畢業(yè)論文選題《基于人群心理偏好的社交媒體內(nèi)容推薦算法研究》旨在探討如何通過分析人群的心理偏好，為用戶提供更加個性化和精準的社交媒體內(nèi)容推薦服務(wù)。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，人們在社交媒體平臺上產(chǎn)生和共享的內(nèi)容數(shù)量日益龐大，用戶面臨著信息過載的問題。而傳統(tǒng)的推薦算法主要基于用戶的歷史行為和興趣偏好進行推薦，忽略了用戶的心理偏好。因此，了解用戶的心理偏好對于提高推薦算法的效果具有重要的意義。二、研究目標和內(nèi)容（200字）本文的主要研究目標是通過分析用戶的心理偏好，提出一種基于人群心理偏好的社交媒體內(nèi)容推薦算法，并進行算法實現(xiàn)和評估。具體內(nèi)容包括以下幾個方面：1）調(diào)查和研究用戶在社交媒體平臺上的行為模式和心理偏好；2）分析和挖掘用戶心理偏好與社交媒體內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)性；3）設(shè)計和實現(xiàn)基于人群心理偏好的社交媒體內(nèi)容推薦算法；4）通過實驗和評估，驗證算法的有效性和性能。三、研究方法和步驟（300字）本文將采用以下研究方法和步驟：1）文獻綜述，了解國內(nèi)外相關(guān)研究的現(xiàn)狀和進展；2）設(shè)計問卷調(diào)查，獲取用戶的行為模式和心理偏好數(shù)據(jù)；3）使用數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，分析用戶心理偏好與社交媒體內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)性；4）基于上述分析結(jié)果，設(shè)計和實現(xiàn)基于人群心理偏好的內(nèi)容推薦算法；5）通過實驗和評估，驗證算法的有效性和性能。四、研究預(yù)期結(jié)果（200字）本文預(yù)期的研究結(jié)果包括以下幾個方面：1）深入了解用戶在社交媒體平臺上的心理偏好，并探索心理偏好與社交媒體內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)性；2）提出一種基于人群心理偏好的內(nèi)容推薦算法，以更好地滿足用戶個性化和精準推薦的需求；3）通過實驗和評估，驗證算法的有效性和性能；4）對社交媒體推薦算法的改進和優(yōu)化提供參考和借鑒。五、論文進度安排（200字）本文的進度安排如下：1）第一周至第四周：進行文獻綜述，了解相關(guān)研究的現(xiàn)狀和進展；2）第五周至第八周：設(shè)計問卷調(diào)查，收集用戶行為模式和心理偏好數(shù)據(jù)；3）第九周至第十二周：分析和挖掘用戶心理偏好與社交媒體內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)性；4）第十三周至第十六周：設(shè)計和實現(xiàn)基于人群心理偏好的內(nèi)容推薦算法；5）第十七周至第二十周：實驗和評估，驗證算法的有效性和性能；6）第二十一周至第二十四周：撰寫論文初稿和修改。六、參考文獻（按引用順序排列）[1]Li,X.,Yang,T.,Zhao,F.,Zhou,Z.,&Huang,X.(2019).Asurveyondeeplearningforrecommendersystems.Neurocomputing,338,1-12.[2]Liu,Y.,Wang,J.,Zhang,H.,Lin,S.,&An,X.(2019).Understandingandpredictingpeople'sonlinebehaviorthroughpsychologicalprofiling.IEEETransactionsonAffectiveComputing,11(1),1-12.[3]Ma,H.,&Yang,H.(2012).Sorec:socialrecommendationusingprobabilisticmatrixfactorization.InProceedingsofthe35thinternationalACMSIGIRconferenceonResearchanddevelopmentininformationretrieval(pp.931-940).[4]Xia,L.,Li,L.,Sun,J.,Zhao,J.,Liu,G.,&Shao,B.(2015).Personalizedrecommendationcom