全文总字数：7459字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1. 课题研究背景及意义

互联网的出现和普及满足了用户在信息时代对信息的需求，但是随着网络的迅速发展，网络上的信息量也大幅增加，这使得用户难以从大量信息中获得对自己真正有用的信息，造成信息过载问题。推荐系统是一个解决信息过载十分有效的办法，它根据用户的需求，兴趣，历史行为等信息，将用户可能感兴趣的产品或者信息推荐给用户。近年来，推荐系统的应用场景越来越多样化，除了推荐电影之外，还包括推荐书籍、新闻、网站、展览、旅游线路、商业伙伴等，涉及电子图书馆、电子学习、电子商务、电子政务等多个产品和服务领域[1,2]。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：基于大数据的背景，针对犹豫模糊信息，研究不确定视角下的群体推荐系统，建立基于群体共识的推荐模型，设计相关算法。最后使用movie-lens数据集来验证模型和算法有效性，从误差，推荐准确性，排序质量等方面来对该模型进行评估。

目标：对现有的文献和材料进行文献综述，完成推荐阶段和共识阶段算法和模型的设计，对整个基于犹豫模糊信息的群体推荐模型进行计算评估，完成论文的撰写。

拟采用的技术方案和措施：

3. 研究计划与安排

第1~3周：查阅文献；分析题目研究现状，学习基本理论；

第4周：阅读文献、撰写开题报告；

第5~6周：完成共识达成推荐模型的建立；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] z. zhang, h. lin, k. liu, d. s. wu, g. q.zhang, and j. lu, “a hybrid fuzzy-based personalized recommender system fortelecom products/services,” information sciences, vol. 235, pp. 117–129, 2013.

[2] j. lu, d. s. wu, m. s. mao, w. wang, and g. q.zhang, “recommender system application developments: a survey,” decisionsupport systems, vol. 74, pp. 12–32, 2015.

[3] a. pujahari and v. padmanabhan, “grouprecommender systems: combining user-user and item-item collaborative lteringtechniques,” 2015 14th international conference on information technology (icit2015), pp. 148–152, 2015.