基于概率图模型的跨域推荐算法研究与实现开题报告

全文总字数：3168字

1. 研究目的与意义

1.1目的研究并实现一种基于概率图模型的跨领域推荐算法，对其进行实验评估与应用。

1.2研究意义随着计算机和网络技术的飞速发展，互联网逐渐走进了人们的日常生活。

海量的网络信息为满足用户的信息需求提供了保证，给人们带来了极大的便利。

2. 国内外研究现状分析

2.1概率图模型在20世纪80年代末，概率方法开始广泛流行。

首先，统计学家s.l.spiegelhalter和d.j.launritzen在1988年发表了使用概率图模型有效推理的基础的文章；同年，计算机科学家judea pearl出版的《probabilistic reasoning in intelligent system》使贝叶斯网络框架的发展达到了当时的巅峰状态。

在20世纪90年代，通过jordan、bishop和cowell等人将概率图模型广泛的应用于医疗诊断、故障诊断、遗传分析、通讯与编码等领域，对概率图模型理论及其应用做了进一步的研究，最后russell和norving在2003年出版的《artificial intelligence》将概率图模型扩展到构造智能体领域。

3. 研究的基本内容与计划

4.1 实行方案 （1）通过搜集资料，阅读中外文献，对基于概率图模型的推荐算法加以了解和实现； （2）学习和研究跨域信息迁移技术； （3）利用Matlab或Eclipse编写出可运行的推荐算法； （4）对后期推荐算法做出实验评估，从时间，安全性等角度考虑算法的优点和不足，并提出可解决的预期方案； （5）编写论文，完成答辩工作；4.2 进度安排 （1）2015年12月9日-2015年12月28日 拟定毕业设计选题 （2）2015年12月29日-2016年1月8日 对毕业设计课题进行审核 （3）2016年1月9日-2016年3月5日 查阅相关资料，撰写开题报告 （4）2016年3月6日-2016年3月25日 毕业设计第一阶段（理论知识学习） （5）2016年3月25日-2016年4月20日 毕业设计第二阶段（算法的实现与评测） （6）2016年4月20日-2016年5月1日 毕业设计第三阶段（修改与完善） （7）2016年5月2日-2016年5月15日 拟定毕业论文大纲，书写毕业论文 （8）2016年5月16日-2016年5月30日 修改毕业论文，定稿 （9）2016年6月 毕业论文答辩

4. 研究创新点

（1）了解和掌握关于跨领域推荐算法的研究； （2）能够掌握并熟练运用概率图模型理论； （3）实现基于概率图模型的跨领域推荐算法，并进行实验评测和应用； （4）完成毕业设计论文和相关答辩工作。