基于关联分析的电影评分标准研究开题报告

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，电影作为一种重要的娱乐形式，其数量和种类都呈现爆炸式增长。

观众面对海量的电影资源，选择成本不断提高，个性化推荐成为亟待解决的问题。

传统的电影推荐系统往往依赖于用户的评分数据，但评分数据存在着稀疏性、冷启动等问题，难以准确地反映用户的真实喜好。

2. 本选题国内外研究状况综述

电影评分标准研究一直是学术界和业界关注的热点，近年来，国内外学者从不同角度对此进行了深入研究。

1. 国内研究现状

国内学者在电影评分研究方面取得了一定的成果，主要集中在评分影响因素分析、评分预测模型构建等方面。

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.关联分析方法概述:介绍关联分析的基本概念、常用算法(如apriori算法、fp-growth算法)以及其在数据挖掘领域的应用。

2.电影评分影响因素分析:分析影响电影评分的因素，包括电影自身因素(如电影类型、导演、演员、剧情等)、用户个人因素(如用户年龄、性别、观影历史、评分偏好等)以及外部环境因素(如上映时间、口碑宣传、社会文化背景等)。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合的研究方法。

首先，通过文献调研，系统梳理国内外电影评分标准研究现状，构建理论框架，明确研究问题。

其次，利用爬虫技术从豆瓣、imdb等电影网站获取电影评分数据，并对数据进行清洗、转换、降维等预处理操作。

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.方法创新：将关联分析方法应用于电影评分标准研究，突破了传统研究方法的局限性，为电影评分研究提供了新的思路和方法。

2.数据创新：综合利用电影评分、评论、标签等多源异构数据，构建更加全面、准确的电影评分数据集，为关联分析提供更丰富的数据基础。

3.标准创新：基于数据挖掘结果，构建科学、合理的电影评分标准体系，克服了传统评分标准的主观性和片面性，为电影评价提供了更加客观、公正的依据。

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.李晓东,徐华.关联规则挖掘算法综述[j].计算机科学,2018,45(6):1-10.

2.刘畅,王晓峰,李芳.基于关联规则的网络安全态势要素分析[j].通信学报,2019,40(11):165-174.

3.张丽萍,李德毅.基于关联规则的文本情感分析研究综述[j].计算机科学,2020,47(4):1-9.