计科系的毕业论文题目：
“基于机器学习的智能推荐系统研究”
摘要：
智能推荐系统是一种利用机器学习技术，根据用户的历史行为和偏好，自动推荐相关产品和服务的系统。近年来，随着互联网和移动设备的普及，智能推荐系统已经成为电子商务、社交媒体和搜索引擎等应用的重要工具。本文介绍了智能推荐系统的发展历程和主要技术，并重点研究了基于机器学习的智能推荐系统。本文通过构建一个基于深度学习的智能推荐系统，实现了对用户历史行为的深入理解和个性化推荐。同时，本文还介绍了智能推荐系统面临的挑战和未来发展的方向。
关键词：机器学习，智能推荐，深度学习，用户行为分析
Abstract:
Intelligent recommendation system is a machine learning technology based on user history and preferences, automatic recommendation relevant products and services system. Since the Internet and mobile devices have been popular, intelligent recommendation system has become an important tool in e-commerce, social media, search engine and other applications. This paper introduces the development of intelligent recommendation system and the main technologies, and focuses on the research of based on machine learning intelligent recommendation system. This paper builds a deep learning intelligent recommendation system, and implements the deep learning user history behavior understanding and personalized recommendation. At the same time, this paper also introduces the challenges and future direction of intelligent recommendation system.
Keywords: machine learning, intelligent recommendation, deep learning, user history analysis
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 研究目的和内容
1.3 研究方法和步骤
第二章 智能推荐系统的发展历程
2.1 传统推荐系统
2.2 基于规则的推荐系统
2.3 基于数据的推荐系统
2.4 基于机器学习的推荐系统
2.5 深度学习在智能推荐中的应用
第三章 智能推荐系统的关键技术
3.1 用户行为分析
3.2 特征提取和表示
3.3 模型选择和优化
3.4 模型评估和调整
第四章 基于机器学习的智能推荐系统实现
4.1 数据预处理
4.2 特征工程
4.3 模型训练和优化
4.4 模型测试和评估
第五章 结论与展望
5.1 研究成果总结
5.2 研究不足和改进方向
参考文献
致谢
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
随着互联网技术的快速发展，电子商务、社交媒体、搜索引擎等应用已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。智能推荐系统作为一种新兴的推荐技术，能够根据用户的历史行为和偏好，自动推荐相关产品和服务，为用户提供更加精准和个性化的服务。近年来，深度学习技术的发展也为智能推荐系统提供了更加强大的技术支持。因此，本研究旨在通过构建一个基于深度学习的智能推荐系统，研究智能推荐系统的发展历程和主要技术，并重点研究了基于机器学习的智能推荐系统。
1.2 研究目的和内容
本研究的主要目的是构建一个基于深度学习的智能推荐系统，实现对用户历史行为的深入理解和个性化推荐。具体研究内容包括：
(1)构建一个基于深度学习的智能推荐系统，实现对用户历史行为的深入理解和个性化推荐；
(2)对智能推荐系统面临的挑战和未来发展的方向进行深入研究；
(3)对智能推荐系统的评估指标和方法进行研究。
1.3 研究方法和步骤
本研究将采用以下研究方法和步骤：
(1)收集数据，包括用户历史行为数据、产品特征数据等；
(2)数据预处理，包括数据清洗、特征工程等；
(3)特征提取和表示，包括特征选择、特征变换等；
(4)模型选择和优化，包括深度学习模型、网络结构等；
(5)模型训练和优化，包括模型超参数调整、模型调参等；
(6)模型测试和评估，包括模型性能测试、模型调优等；
(7)模型应用，包括智能推荐系统部署等。
2.1 研究背景和意义
随着互联网技术的快速发展，电子商务、社交媒体、搜索引擎等应用已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。智能推荐系统作为一种新兴的推荐技术，能够根据用户的历史行为和偏好，自动推荐相关产品和服务，为用户提供更加精准和个性化的服务。近年来，深度学习技术的发展也为智能推荐系统提供了更加强大的技术支持。因此，本研究旨在通过构建一个基于深度学习的智能推荐系统，研究智能推荐系统的发展历程和主要技术，并重点研究了基于机器学习的智能推荐系统。
2.2 研究目的和内容
本研究的主要目的是构建一个基于深度学习的智能推荐系统，实现对用户历史行为的深入理解和个性化推荐。具体研究内容包括：
(1)构建一个基于深度学习的智能推荐系统，实现对用户历史行为的深入理解和个性化推荐；
(2)对智能推荐系统面临的挑战和未来发展的方向进行深入研究；
(3)对智能推荐系统的评估指标和方法进行研究。
2.3 研究方法和步骤
本研究将采用以下研究方法和步骤：
(1)收集数据，包括用户历史行为数据、产品特征数据等；
(2)数据预处理，包括数据清洗、特征工程等；
(3)特征提取和表示，包括特征选择、特征变换等；
(4)模型选择和优化，包括深度学习模型、网络结构等；
(5)模型训练和优化，包括模型超参数调整、模型调参等；
(6)模型测试和评估，包括模型性能测试、模型调优等；
(7)模型应用，包括智能推荐系统部署等。
3.1 数据预处理
在本研究中，我们将收集用户的历史行为数据，包括购买历史、浏览历史、搜索历史等，并对其进行清洗、去重、归一化等处理，以便于后续的特征提取和表示。
3.2 特征工程
特征工程是智能推荐系统的重要组成部分，其目的是提取用户的历史行为数据中的关键特征，并将其转化为计算机可处理的特征向量。本研究将采用主成分分析、聚类分析等特征工程方法，对用户的历史行为数据进行特征提取和表示。
3.3 模型选择和优化
在构建智能推荐系统时，需要选择合适的模型进行训练和优化，以获得最佳的性能和效果。本研究将采用深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等，对智能推荐系统进行模型选择和优化。
3.4 模型测试和评估
在构建智能推荐系统时，需要对其进行测试和评估，以确定其性能和效果。本研究将采用交叉验证、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等评估指标，对智能推荐系统进行测试和评估。
3.5 模型应用
在构建智能推荐系统时，需要将其部署到实际应用中，以获得最佳的性能和效果。本研究将采用智能推荐系统部署，如智能推荐网站、智能推荐应用等，以实际应用智能推荐系统。