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，影视资源呈爆炸式增长，用户面临着海量影视作品的选择难题。
传统的推荐方式，如人工推荐、基于排行榜的推荐等，已经难以满足用户个性化、多样化的需求。
在此背景下，影视推荐系统应运而生，旨在利用人工智能技术，根据用户的观影历史、兴趣偏好等信息，为用户推荐符合其口味的影视作品，解决信息过载问题，提升用户体验。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着机器学习和数据挖掘技术的快速发展，影视推荐系统作为推荐系统的一个重要分支，得到了国内外学者的广泛关注和研究。
1. 国内研究现状
国内的影视推荐系统研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容包括以下几个方面：
1. 主要内容
1.对影视推荐系统进行概述，介绍其背景、意义、发展现状以及面临的挑战。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法。
首先，进行文献调研，了解影视推荐系统的研究现状、发展趋势以及相关技术，为系统的设计和开发提供理论依据。
其次，进行系统需求分析，明确系统的功能需求、性能需求以及数据需求，为系统的设计和开发奠定基础。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于深度学习的混合推荐算法，结合基于内容的推荐和协同过滤推荐的优点，提高推荐结果的准确性和多样性。
2.构建一个高质量的影视推荐系统数据集，包括电影和电视剧的基本信息、用户评分、评论等数据，为推荐算法的研究提供数据支持。
3.设计和开发一个用户友好的系统界面，使用户能够方便地浏览推荐结果、查看影片信息以及进行评分等操作。
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.张蕾, 周文科. 基于Python的混合协同过滤算法研究[J]. 软件, 2021, 42(10): 146-149.
2.李明, 王强. 基于深度学习的个性化推荐系统研究综述[J]. 计算机科学, 2020, 47(6): 1-12.
3.刘洋, 陈志刚. 基于Spark的电影推荐系统设计与实现[J]. 计算机应用, 2019, 39(S2): 286-290.
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