信息与计算科学专业开题报告范文模板：基于深度学习的网络推荐算法研究

**开题报告**

**一、选题背景与意义**

随着互联网的快速发展，网络推荐系统作为一种重要的信息服务工具，越来越受到人们的关注。在海量的信息面前，让用户能够更快速、准确地找到自己感兴趣的内容变得至关重要。传统的协同过滤算法已经无法满足用户个性化需求的发展，而深度学习作为一种新兴的技术手段，有望为网络推荐系统带来新的突破和发展。因此，本研究将基于深度学习，探讨和研究网络推荐算法在个性化推荐方面的应用和改进，旨在提升推荐系统的准确性和用户体验。

**二、研究内容与方法**

1. **研究内容**：本研究将通过梳理相关文献，探讨深度学习在网络推荐系统中的应用现状，分析目前推荐算法存在的问题与挑战，进一步探索如何利用深度学习提升推荐算法的准确性和个性化程度。

2. **研究方法**：本研究将采用实证研究方法，结合深度学习技术，设计并实现基于深度学习的网络推荐算法模型。通过搜集真实用户数据，进行模型训练和优化，评估推荐系统的性能表现，验证算法的有效性和实用性。

**三、预期成果与创新点**

1. **预期成果**：通过本研究，预期可以构建一个更加准确且智能化的网络推荐系统，提升用户满意度和使用体验，为信息服务领域的发展做出贡献。

2. **创新点**：本研究的创新点主要体现在基于深度学习技术的推荐算法模型设计和实现，探索如何更好地利用深度学习解决推荐系统中的个性化推荐难题，提升系统的推荐效果和用户体验。

**四、研究进度安排**

1. **文献调研与理论基础构建**：第一阶段，梳理相关文献，深入了解深度学习和网络推荐的理论基础。

2. **模型设计与实现**：第二阶段，设计深度学习网络推荐算法模型，进行算法实现和优化。

3. **实验与验证**：第三阶段，收集用户数据，进行实验测试，评估模型的性能表现。

4. **论文撰写及答辩准备**：第四阶段，整理研究成果，编写毕业论文，准备开题答辩。

**五、参考文献**

[1] He, Xiangnan, et al. "Neural collaborative filtering." Proceedings of the 26th international conference on World Wide Web. 2017.

[2] Zhang, Shuai, et al. "Deep learning based recommender system: A survey and new perspectives." ACM Computing Surveys (CSUR) 52.1 (2018): 1-38.

**六、指导教师审阅意见**

指导教师将根据开题报告所述的选题背景、研究内容与方法、预期成果与创新点以及研究进度安排，提出意见和建议，以指导后续研究工作的顺利进行。

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以上为开题报告范文，希望对您的研究工作有所帮助。