【课题推荐发表期刊】

【课题背景】

在信息爆炸的时代，如何从海量数据中准确地提取所需信息已成为一个关键挑战，现有系统在处理海量信息时常面临推荐准确度不高、回答质量参差不齐等问题。深度学习技术的快速发展为学习和精准推荐带来了革命性的变革。与传统方法相比，基于深度学习的推荐系统能够从海量数据中提取复杂特征，捕捉用户和物品之间的复杂关系，发现非线性规律和潜在模式，在处理复杂特征、提高预测精度等方面表现出显著优势。

本课题旨在开发一种基于改进深度学习算法的知识推荐系统和问答系统，以提高用户获取知识的效率和准确性。尤其在教育、医疗、电子商务等领域具有重要应用价值。

【课题方向参考】

• 模型结构改进：提出一种改进的深度学习模型结构，能够更好地适应知识推荐和问答任务的需求，提高系统性能。

• 个性化推荐方法：开发一种结合用户兴趣和行为数据的个性化推荐方法，提升知识推荐的准确性和用户满意度。

【适合人群】

计算机科学、控制科学与工程等相关专业的硕士研究生，要求了解机器学习相关知识，熟悉matlab或python。

【课题收获】

• 高质量论文一篇（SCI/CCF定向期刊）

• SCI/CCF期刊投递与发表指导

• 结业证书

【导师介绍】

张老师，211高校，讲师，博士

• 担任Applied intelligence Applied energy TII，IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement，Energy审稿人；

• 研究方向：人工智能、计算机、大数据；

• 以第一作者身份，在行业顶尖期刊/会议上发表7篇高质量论文，其中4篇一区TOP，包括Journal of cleaner production，Applied intelligence，The journal of supercomputing等

• 具备丰富的英文写作经验和学术指导经验；熟练使用matlab, python

【课题安排】

研究周期预估六个月左右，具体视学员情况调整

【推荐阅读】

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