1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和流媒体技术的快速发展，电影作为一种重要的娱乐方式，其数量和种类都呈现爆炸式增长。
观众面对海量的电影选择，往往感到无所适从。
为了解决信息过载问题，帮助用户快速找到自己喜欢的电影，电影推荐系统应运而生。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，电影推荐系统已成为学术界和工业界研究的热点，涌现出大量研究成果和商业应用。
1. 国内研究现状
国内学者在电影推荐系统领域开展了大量研究工作，取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要研究内容包括：
1.电影类型分析:对电影数据进行预处理，提取电影的类型信息，并对不同类型电影进行分析和分类。
2.用户画像构建:收集和分析用户的历史评分数据、电影浏览记录等信息，构建基于类型的用户画像，描述用户对不同类型电影的偏好程度。
3.推荐算法设计:设计基于类型的电影推荐算法，根据用户画像和电影类型信息，预测用户对不同电影的评分或喜好程度，并生成推荐列表。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用以下研究方法和步骤：
1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解电影推荐系统、基于类型的推荐算法、用户画像构建等方面的研究现状和最新进展，为本课题的研究提供理论基础。
2.数据收集:从公开数据集或相关网站收集电影数据和用户评分数据，并对数据进行清洗、预处理和分析。
3.系统设计:根据需求分析，设计系统的架构、数据库模型、推荐算法等，并选择合适的开发技术和工具。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.融合多源信息的用户画像:在构建用户画像时，不仅考虑用户的历史评分数据，还将结合用户的电影浏览记录、社交网络信息等多源数据，构建更加全面和精准的用户画像。
2.改进的基于类型的推荐算法:针对传统基于类型的推荐算法存在的不足，本课题将进行改进和优化，例如引入时间因素、考虑用户短期兴趣变化等，以提高推荐的准确性和个性化程度。
3.可视化推荐结果展示:设计用户友好的界面，以可视化的方式展示推荐结果，例如电影海报、评分星级、类型标签等，方便用户浏览和选择。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘奕岑, 王晓玲, 张文静, 等. 基于标签和评论的电影推荐方法[j]. 计算机科学, 2020, 47(1): 157-162.
[2] 张玉洁, 孟祥武, 张永辉. 基于深度学习的电影推荐系统研究[j]. 计算机工程与应用, 2019, 55(19): 54-60.
[3] 李瑞轩, 王晓峰, 王宁. 基于深度学习的电影推荐系统[j]. 计算机应用研究, 2019, 36(12): 3560-3564.
