精品文档---下载后可任意编辑Web-based 推举系统中若干关键问题讨论的开题报告一、选题的背景和意义随着互联网技术的迅速进展，电子商务平台、社交媒体等大量的网站或应用程序日益崛起，人们已经习惯了在这些平台上进行各种消费、沟通、娱乐等活动。而这些活动都依赖于在网站上获得相关内容或产品的推举，因此，使用智能推举系统成为了许多网站必要的功能。Web-based 推举系统的设计与实现一直是推举系统讨论中的重要问题和挑战之一。Web-based 推举系统是一种基于 Web 的推举系统，它将个性化推举技术应用于 Web 应用程序中，向用户推举他们可能有兴趣的产品、文章、音乐等，从而增加用户对网站的满意度，提升网站收入等级。Web-based 推举系统对于电子商务网站、新闻门户网站、社交媒体网站等拥有大量用户的网站而言尤为重要。如在电子商务网站中，通过个性化推举系统可以帮助用户快速找到满足他们特定需求的产品，从而减少他们的搜索时间，提高客户满意度和忠诚度。同时，Web-based 推举系统也面临着许多挑战和问题，例如：（1）数据稀疏性问题：在一些网站上，用户通常只会与小部分项目进行交互，导致数据集的稀疏性问题。（2）新用户问题：新用户可能没有足够的行为数据来评估他们的兴趣偏好，这使得如何帮助新用户快速获得定制的、令人满意的推举非常具有挑战性。（3）迁移学习问题：用户通常会在多个网站上进行交互，因此，如何将用户的个人信息迁移至另一个网站，以便为新的网站提供个性化推举，也是一个重要的问题。因此，本文将从数据稀疏性问题、新用户问题、迁移学习问题等几个关键问题出发，讨论和探讨 Web-based 推举系统的相关技术和算法，为 Web-based 推举系统的设计和应用提供一定的参考。二、讨论目标和内容本文的讨论目标是设计和实现一种高效、准确、可扩展的 Web-based 推举系统，解决数据稀疏性问题、新用户问题、迁移学习问题等几个关键问题。精品文档---下载后可任意编辑本文将从以下几个方面展开讨论：（1）数据稀疏性问题：针对数据集的稀疏性问题，将提出一种基于隐式反馈的协同过滤算法，通过利用用户隐式反馈信息对数据进行处理，提高推举结果的质量。（2）新用户问题：针对新用户缺乏行为数据的问题，将提出一种基于用户属性的推举算法，通过利用用户属性信息对新用户进行个性化推举。（3）迁移学习问题：针对用户在多个网站之间的交互问题，将提出一种基于深度学习的迁移学习算法，通过学习用户的...
