1. 毕业设计（论文）主要内容：
1.学习机器学习的基本知识，重点学习特征提取、数据处理、训练、测试、分类评估等过程。
2. 学习基于机器学习的推荐系统的实现算法，包括基于内容的推荐，协同滤波推荐算法等。
3. 选择其中一种算法设计并实现推荐系统。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 学习机器学习基础知识；2. 理解并掌握推荐系统实现的算法；3. 基于其中一种算法设计并实现推荐系统；4. 查阅参考文献15篇以上（其中近五年外文文献不少于3篇）；5. 完成不少于12000字的毕业论文撰写并完成答辩的相关工作；6. 完成不低于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译；7. 完成不少于12幅图设计（包括：电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等）。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1-3周：完成题目调研，查阅参考资料，设计大致框架，完成开题报告；第4-6周：学习有关机器学习，推荐系统的相关知识；第7-8周：确定系统设计的结构，完成各部分的程序设计；第9-10周：基于机器学习实现推荐系统；第11-14周：总结毕业设计，撰写毕业设计论文初稿；第15-16周 完成并提交毕业设计论文；第17周 答辩。
4. 主要参考文献
[1]N. Gouttaya; N. Belghini; A. Begdouri; A. Zarghili. Smart media recommender system based on semi supervised machine learning. 2014 Third IEEE International Colloquium in Information Science and Technology (CIST). 2014: 311-316[2] Meghana Ashok; Swathi Rajanna; Pradnyesh Vineet Joshi; Sowmya Kamath S. A personalized recommender system using Machine Learning based Sentiment Analysis over social data. 2016 IEEE Students' Conference on Electrical, Electronics and Computer Science (SCEECS), 2016: 1-6[3]Jiahua Luo; Chi-Man Vong; Pak-Kin Wong. Sparse Bayesian Extreme Learning Machine for Multi-classification. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2014 (25), 4:836-843
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