1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1目的及背景

随着科学技术的不断进步，互联网自 1969 年开始到现在呈现了爆炸式的迅速发展。现在互联网不断地渗透到人们的日常活动中，它为人们提够了海量的信息，同时也影响和改变了人们的日常生活习惯，互联网已经成为了人们生活中必不可少的一部分！根据中国互联网信息中心近期发布的《第 31 次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至 2012 年 12月底，我国网民规模达 5.64 亿，2012 年共计新增网民 5090 万人。互联网普及率为 42.1%，较 2011 年底提升 3.8%。截至 2012 年 12 月，中国网站数量为268 万，全年增长 38 万，增长率为 16.8%；中国网页数量为 1227 亿，相比于 2011 年同期增长 41.7%^[2]。

互联网中有各式各样的网站，在中国，大型的门户网站有“新浪”、“搜狐”、“腾讯”以及“网易”等，还有各色的专门网站，比如：“优酷”、“土豆”、“56”等视频网站，“起点”、“红袖添香”、“看书网”等网络书籍网站。这些不同的网站提供给人们大量不同的信息，例如：新闻、书籍等文本信息，视频、音乐等影音信息。网络还给了大家众多互相交流的社交平台比如：“人人”、“facebook”等供大家共享信息。那么，互联网上一天究竟产生多少信息？互联网上究竟有多少信息？

2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究的基本内容

在当前互联网时代中，随着各种视频网站的普及，人们可以轻易的获取包括电影在内的各种视频资源。但爆炸式增长的视频数量及其多样化的内容，给用户的选择以及视频的推广都造成了困难。而推荐技术则能有效解决这类问题，具有很强的研究意义与商业价值。协同过滤方法是当前推荐技术中的热点内容，同时，包括深度学习^[5,8]、矩阵分解^[10,11,16]和离散优化^[1,9,14,17]等算法也能够有效应用于协同过滤。

2.2 研究的目标

3. 研究计划与安排

1-3周：查阅文献，完成开题报告,并进行几篇重要的外文文献的翻译；

4-6周：总体设计，完成论文综述。明确论文研究的方向及需要解决的问题；

7- 10周：设计算法，功能模块设计；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] h.zhang,f.shen,w.liu,x.he,h.luan,t.-s.chua.discrete collaborative

filtering.in sigir, 2016.

[2] 梁雪芬.基于数据挖掘的视频推荐技术的研究[d].成都：电子科技大学，2014