基于項(xiàng)目與情緒的協(xié)同過濾算法研究與實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告一、選題背景隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們?cè)谌粘Ｉ钪兴佑|到的信息越來(lái)越多，很多時(shí)候人們都會(huì)感到疲憊和無(wú)從選擇。推薦算法則可以為人們提供一種快速、方便的選擇方式，提高用戶滿意度。協(xié)同過濾算法作為推薦系統(tǒng)中的一種重要算法，被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。但是，在日常生活中，人們的情緒也是十分重要的，用戶的情緒會(huì)直接影響用戶對(duì)推薦結(jié)果的反饋。因此，在推薦系統(tǒng)中結(jié)合用戶的情緒進(jìn)行推薦，可以提高系統(tǒng)的個(gè)性化和針對(duì)性，增強(qiáng)用戶的滿意度。二、選題意義基于項(xiàng)目與情緒的協(xié)同過濾算法結(jié)合了項(xiàng)目和用戶的情緒，對(duì)用戶進(jìn)行更加精細(xì)化的推薦，使得推薦結(jié)果更加個(gè)性化、專屬化和符合用戶興趣。同時(shí)，該算法可以充分考慮用戶的情緒，從而增強(qiáng)用戶的信任感和依賴度，提高用戶的滿意度，優(yōu)化整個(gè)推薦系統(tǒng)的效果。三、選題內(nèi)容和研究方法本次研究的主要內(nèi)容包括：1）基于項(xiàng)目與情緒的協(xié)同過濾算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)；2）項(xiàng)目和用戶情緒的數(shù)據(jù)采集和情感分析；3）算法的性能評(píng)估和優(yōu)化。具體地，該算法的實(shí)現(xiàn)包括以下幾個(gè)步驟：1.收集項(xiàng)目和用戶數(shù)據(jù)收集用戶對(duì)不同項(xiàng)目的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)和用戶情緒的標(biāo)記數(shù)據(jù)，用于確定用戶與項(xiàng)目的關(guān)系和情感狀態(tài)。2.情緒分析將用戶表征為一個(gè)情感值，并確定情緒的類型，從而將用戶情緒狀態(tài)和他們觀看的項(xiàng)目相結(jié)合。3.項(xiàng)目相似性計(jì)算使用余弦相似性度量在“項(xiàng)目-情緒”空間中的項(xiàng)目相似性。4.達(dá)到最終推薦并評(píng)估算法的性能通過計(jì)算測(cè)試集上的準(zhǔn)確度和召回率來(lái)評(píng)估算法的性能，推薦系統(tǒng)的其他指標(biāo)也將被分析。四、論文結(jié)構(gòu)和進(jìn)度安排本篇論文的結(jié)構(gòu)包括：選題背景、選題意義、選題內(nèi)容和研究方法、論文結(jié)構(gòu)和進(jìn)度安排、參考文獻(xiàn)。近期的進(jìn)度安排如下：1.數(shù)據(jù)采集和情感分析（7月-8月）數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理和情感分析2.算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)（9月-11月）基于項(xiàng)目與情緒的協(xié)同過濾算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)3.算法的性能評(píng)估和優(yōu)化（12月-2月）通過比較和評(píng)估算法的準(zhǔn)確度、召回率等指標(biāo)，進(jìn)行算法的性能優(yōu)化4.論文撰寫（3月-4月）論文的寫作、修改和完善5.提交論文和答辯（5月-6月）提交畢業(yè)論文并參加答辯五、參考文獻(xiàn)[1]Herlocker,J.L.,Konstan,J.A.,Terveen,L.G.,&Riedl,J.T.(2004).Evaluatingcollaborativefilteringrecommendersystems.ACMTransactionsonInformationsystems(TOIS),22(1),5-53.[2]Wang,L.,Li,Y.,&Tian,X.(2016,December).EmotionalCollaborativeFilteringbasedonItemSentimentAnalysis.In2016IEEEInternationalConferenceonDataScienceandAdvancedAnalytics(DSAA)(pp.662-669).IEEE.[3]Zhai,D.,Chen,Y.,Qiu,M.,Hu,Y.,&Zhu,Y.(2015,December).Emotionalcollaborativefilteringbasedonratingsandreviews.In2015IEEEInternationalConferenceonBigData(BigData)(pp.581-588).IEEE.[4]Zhu,J.,Hu,Q.,Zhang,L.,Zhu,M.,&Wang,J.(2018).APersonalizedItemRecommendationMethodBasedonCollaborativeFilteringandCase-BasedReasoning.WirelessPersonalCommunications,102(2),1719-1731.[5]Zhen,S.,&Bai,K.(2020).ResearchonCollaborativeFilteringAlg