"基于深度学习的个性化推荐算法研究开题报告.pdf"

王可可的开题报告是关于基于深度学习的个性化推荐算法研究的。在这项研究中，王可可拟针对人工智能领域的电子信息专业进行应用研究，其研究方向是人工智能。他的校内导师是毛明毅副教授，企业导师是陈志成教授。 这一研究选题是应用研究（工程硕士）类型的研究，选题来源是横向课题。开题报告是在北京工商大学研究生院制于2021年12月21日填写的。根据填表说明，开题报告使用A4纸打印，并于左侧装订成册。在填写开题报告时，王可可需要逐项认真填写，并在空格不够时自行添加页数。 该研究的背景是个性化推荐的重要性日益凸显。随着互联网的蓬勃发展，人们面临着海量的信息，如何从中筛选出符合个人需求和兴趣的内容成为了一个挑战。因此，设计一种有效的个性化推荐算法对于提高用户体验和满足个性化需求非常重要。 基于深度学习的个性化推荐算法对于解决这一问题具有巨大的潜力。深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习算法，它能够对海量的数据进行学习和分析，从而提取出隐含在数据中的有用信息。通过深度学习算法，可以构建一个能够理解用户喜好和需求的模型，并根据用户的历史行为和兴趣偏好进行个性化推荐。 在这项研究中，王可可将以深度学习为基础，通过构建适合个性化推荐的模型，提出一种改进的个性化推荐算法。他计划收集一定规模的用户行为数据和物品信息，并将其用于训练深度学习模型。通过对模型进行训练和调优，他将评估该算法在准确性、覆盖率和多样性等方面的性能，并与传统的推荐算法进行比较。 王可可的研究计划分为以下几个步骤：首先，他将收集和整理相关的用户行为数据和物品信息。然后，他将使用深度学习方法构建个性化推荐模型，并进行模型的训练和调优。接下来，他将通过实验和评估来验证该算法的性能，并与传统的推荐算法进行对比分析。最后，他将总结研究结果，并提出可能的改进和未来工作的方向。 这项研究的预期结果是设计并验证了基于深度学习的个性化推荐算法，该算法在准确性和个性化程度上优于传统的推荐算法。此外，该研究还有望为电子信息专业中的个性化推荐问题提供一种解决思路和方法，对于相关领域的研究和实践具有一定的参考价值。 综上所述，王可可的开题报告描述了他的研究题目、学号、姓名、专业、研究方向以及导师信息。他选择了基于深度学习的个性化推荐算法作为研究领域，并计划通过构建和优化深度学习模型，提出一种改进的个性化推荐算法。他的研究计划将包括数据收集、模型构建、实验评估和结果总结等步骤。该研究的预期结果是设计并验证出一种优于传统算法的个性化推荐算法，并为相关领域的研究和实践提供参考。