基于机器学习的推荐系统优化研究
摘要：本论文旨在通过研究基于机器学习的推荐系统，优化推荐算法，提高推荐精度和用户满意度。在综述了推荐系统的研究现状和基础理论之后，本文分析了现有推荐系统的问题，并提出了基于机器学习的优化策略，主要包括基于深度学习的推荐算法、优化推荐系统的数据挖掘技术、基于用户反馈的推荐策略和推荐系统的性能评估方法。本文将主要探讨如何利用最新的机器学习技术，优化现有推荐算法，改进推荐系统精度，尤其关注用户个性化需求，增加推荐“新鲜感”，提升用户购买/使用意愿，最终实现用户满意度的提高。
关键词：机器学习、推荐系统、个性化、优化策略、满意度
目录
基于机器学习的推荐系统优化研究 1
1. 绪论 3
1.1 研究意义 3
1.2 国内外研究现状 3
1.3 研究内容与目的 4
1.4 研究方法 4
2. 相关概念及理论基础 4
2.1 推荐系统原理 4
2.2 机器学习算法 5
2.3 数据挖掘技术 5
2.4 深度学习基础 6
3. 基于机器学习的推荐系统问题分析 6
3.1 基于个性化的推荐系统的问题 6
3.2 基于传统的推荐系统的问题 7
3.3 推荐系统存在的推荐准确率问题 7
3.4 应用推荐系统时用户信任度问题 7
4. 基于机器学习的推荐系统优化策略 8
4.1 基于深度学习的推荐算法 8
4.2 优化推荐系统的数据挖掘技术 8
4.3 基于用户反馈的推荐策略 8
4.4 推荐系统的性能评估方法 9
摘要：本论文旨在通过研究基于机器学习的推荐系统，优化推荐算法，提高推荐精度和用户满意度。在综述了推荐系统的研究现状和基础理论之后，本文分析了现有推荐系统的问题，并提出了基于机器学习的优化策略，主要包括基于深度学习的推荐算法、优化推荐系统的数据挖掘技术、基于用户反馈的推荐策略和推荐系统的性能评估方法。本文将主要探讨如何利用最新的机器学习技术，优化现有推荐算法，改进推荐系统精度，尤其关注用户个性化需求，增加推荐“新鲜感”，提升用户购买/使用意愿，最终实现用户满意度的提高。
关键词：机器学习、推荐系统、个性化、优化策略、满意度
目录
基于机器学习的推荐系统优化研究 1
1. 绪论 3
1.1 研究意义 3
1.2 国内外研究现状 3
1.3 研究内容与目的 4
1.4 研究方法 4
2. 相关概念及理论基础 4
2.1 推荐系统原理 4
2.2 机器学习算法 5
2.3 数据挖掘技术 5
2.4 深度学习基础 6
3. 基于机器学习的推荐系统问题分析 6
3.1 基于个性化的推荐系统的问题 6
3.2 基于传统的推荐系统的问题 7
3.3 推荐系统存在的推荐准确率问题 7
3.4 应用推荐系统时用户信任度问题 7
4. 基于机器学习的推荐系统优化策略 8
4.1 基于深度学习的推荐算法 8
4.2 优化推荐系统的数据挖掘技术 8
4.3 基于用户反馈的推荐策略 8
4.4 推荐系统的性能评估方法 9
5. 结论 9
参考文献
致谢
