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，电影产业蓬勃发展，观影已成为人们日常生活中不可或缺的娱乐方式之一。
然而，海量的电影信息也为用户带来了选择困难，如何从众多影片中找到符合个人兴趣和偏好的影片成为亟待解决的问题。
电影推荐系统作为解决信息过载和个性化需求的有效工具，近年来备受关注。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，电影推荐系统作为推荐系统的一个重要分支，在学术界和工业界都受到了广泛关注。
混合算法的应用也成为了提高推荐系统性能的重要方向。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.电影推荐系统相关技术研究:对推荐系统、协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等相关技术进行深入研究，分析各种算法的优缺点和适用场景。
2.电影推荐系统需求分析:对电影推荐系统的功能需求、性能需求和数据需求进行详细分析，为系统设计提供依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，并按照以下步骤进行：
1.文献调研与需求分析阶段:深入研究电影推荐系统、协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等相关理论和技术，并对国内外研究现状进行分析总结，在此基础上，对电影推荐系统的功能需求、性能需求和数据需求进行详细分析。
2.系统设计与实现阶段:根据需求分析的结果，设计基于混合算法的电影推荐系统的架构、模块和流程，包括数据预处理模块、混合推荐算法模块和推荐结果展示模块，并使用Python等编程语言进行系统实现。
3.实验验证与分析阶段:使用公开的电影数据集或爬取真实电影网站数据，构建实验环境，对所设计的电影推荐系统进行测试和评价。
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.提出一种新的混合推荐算法:针对传统推荐算法存在的问题，结合协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法的优点，并引入深度学习等技术，提出一种新的混合推荐算法，以提高电影推荐的准确性、多样性和可解释性。
2.设计并实现一个完整的电影推荐系统:基于所提出的混合推荐算法，设计并实现一个完整的电影推荐系统，包括数据预处理模块、混合推荐算法模块和推荐结果展示模块，并使用真实电影数据集对系统进行测试和评价。
3.对混合推荐算法进行深入分析和评价:通过设计对比实验，对所提出的混合推荐算法与传统推荐算法的性能进行比较分析，评估混合推荐算法在解决电影推荐问题上的有效性。
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] 张永锋,李晓明,冯 涛,等.融合情感分析和混合推荐算法的在线课程推荐[J].计算机应用研究,2023,40(01):182-188.
[2] 张素芳,王晓玲,张 磊,等.融合评论信息和动态兴趣的混合推荐算法[J].计算机工程与应用,2022,58(20):134-141.
[3] 陈 康,汪 静,陈 亮,等.融合情感分析和用户标签的混合推荐算法研究[J].计算机应用研究,2022,39(10):3077-3082 3088.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
