基于用户时空行为特征的知识资源精准推荐开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的快速发展，互联网上的知识资源呈爆炸式增长，如何从海量的知识资源中精准地推荐用户感兴趣的内容成为迫切需要解决的问题。

传统的知识资源推荐方法主要依赖于用户的静态属性或单一的浏览历史，难以准确捕捉用户的兴趣偏好。

而用户的时空行为特征蕴含着丰富的用户兴趣信息，能够为知识资源精准推荐提供重要依据。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，用户时空行为特征在推荐系统中的应用越来越受到重视，国内外学者在该领域开展了大量的研究工作。

1. 国内研究现状

国内学者在基于用户时空行为特征的推荐方面取得了一定的成果，研究重点集中在以下几个方面：
用户时空行为特征提取:研究者们探索了多种方法来提取用户的时空行为特征，例如基于统计的方法、基于聚类的方法、基于深度学习的方法等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合的方法，首先对用户时空行为特征进行深入分析，构建用户时空行为特征体系。

然后，利用知识图谱技术构建领域知识图谱，并研究基于图嵌入的知识资源表示方法。

在此基础上，设计基于用户时空行为特征的知识资源精准推荐模型，并通过实验验证模型的有效性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建了基于用户时空行为特征的知识资源精准推荐模型:将用户的时空行为特征融入到知识资源推荐过程中，提高了推荐结果的精准度和个性化程度。

2.利用知识图谱技术提升了知识资源推荐的语义关联度:构建领域知识图谱，并利用图嵌入技术将知识资源表示为低维向量，计算知识资源之间的语义相似度，解决了传统推荐方法难以捕捉知识资源语义信息的问题。

3.提出了一种融合用户时空行为偏好和知识资源语义关联度的推荐算法:该算法能够综合考虑用户时空行为特征和知识资源语义信息，为用户推荐更加精准、个性化的知识资源。

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] 张晓琳,黄晓,陈舒. 基于时空轨迹模式挖掘的用户移动行为预测[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(20): 151-159.

[2] 刘亚星,李石君,王海艳,等. 基于时空轨迹数据挖掘的用户画像方法研究综述[j]. 软件学报, 2022, 33(6): 2060-2083.

[3] 刘玉,黄发良,王丽珍. 融合时间和地理位置信息的混合推荐方法[j]. 情报学报, 2018, 37(4): 405-416.