1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的快速发展和电子商务的兴起，推荐系统已经成为解决信息过载和帮助用户快速找到所需商品或服务的重要工具。
传统的推荐系统主要依赖于用户的历史行为数据，例如浏览记录、购买记录等，来预测用户的偏好。
然而，这类方法存在着数据稀疏性、冷启动等问题，难以准确地预测用户的购买意愿。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对推荐系统和信任度模型进行了广泛的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在推荐系统方面展开了大量的研究工作，提出了一系列基于协同过滤、内容过滤、混合推荐等方法的推荐算法，并在电商平台、社交网络等领域取得了较好的应用效果。
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.信任度建模:研究如何有效地获取和表示用户之间的信任关系。
具体来说，将探索基于用户属性、用户行为、社交关系等信息的信任度计算方法，并比较不同方法的优缺点。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法。
首先，将进行文献调研，了解推荐系统、信任度模型、购买意愿预测等相关领域的理论基础和研究现状。
然后，将设计基于信任度的购买意愿推荐系统架构，并研究信任度计算方法、购买意愿预测模型、推荐算法等关键技术。
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.提出了一种基于多源信息的信任度计算方法：综合考虑用户属性、用户行为、社交关系等多方面信息，构建更加全面、准确的信任度模型。
2.提出了一种融合信任度的购买意愿预测模型：将信任度作为一种特征或约束条件加入到购买意愿预测模型中，提高预测的准确性和可解释性。
3.提出了一种基于信任关系和购买意愿的推荐算法：根据用户的信任关系和购买意愿预测结果，生成更加个性化、精准的推荐列表，提高用户满意度。
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.何彬,徐华,刘艳,等.基于信任和兴趣融合的协同过滤推荐算法[J].计算机应用研究,2020,37(01):36-40.
2.李勇,黄立威,王超.基于社交信任度的移动群智感知推荐服务机制[J].计算机应用,2019,39(11):3243-3250.
3.张迪,李艳梅,田敬,等.融合用户信任与兴趣偏好的项目冷启动推荐[J].软件学报,2018,29(08):1696-1709.
