1. 研究目的与意义
随着改革开放带来的物质生活的富裕，人们在丰富自己精神生活上的需求也是越发的强烈。电影作为一个有百年发展历史且面向大众的精神娱乐，在如今这个精神需求空前强大的时代，有着极大的市场。自二十一世纪世界进入大数据时代以来，通过网络大数据向用户进行有针对的内容推荐已经成为一种市场风潮，各大商家结合用户在网络上遗留下的信息与数据结合其在网络上的浏览内容，为用户量身定制商品广告与推荐内容。电影与音乐作为两个集受大众欢迎的精神消遣方式，各大应用中都有着二者的推荐系统，但却很少有推荐系统能将二者的数据进行结合，即通过用户的音乐数据，计算出用户可能感兴趣的电影并推荐给用户，因此我打算用迁移学习的方法通过一个已有的音乐推荐系统设计一款电影推荐系统。
2. 研究内容和预期目标
内容：首先开发一个单推荐音乐的音乐推荐系统，然后一这个音乐系统作为起始点，将它的数据库与训练集运用到打算设计的电影推荐系统中，实现通过音乐向用户进行电影推荐。
拟解决问题：数据集的寻找以及数据爬虫。音乐推荐系统的设计并对数据集进行训练，开发源模型，重用源模型，然后调用源模型到电影推荐系统内。通过源模型设计并完成电影推荐系统。
3. 国内外研究现状
迁移学习是指利用旧知识来学习新知识,主要目标是将已经学会的知识很快地迁移到一个新的领域中。举例说明:一个程序员在掌握了C语言的前提下，能够更快地理解和学习 Python 语言。迁移学习主要解决的一个问题是小样本问题，基于模型微调的方法在源数据集和目标数据集分布大致相同时有效，分布不相似时会导致过拟合问题。迁移学习则解决了这个问题，迁移学习只需要源领域和目标领域存在一定关联，使得在源领域和数据中学习到的知识和特征能够帮助在目标领域训练分类模型，从而实现知识在不同领域之间的迁移。一般来说,源领域和目标领域之间的关联性越强，那么迁移学习的效果就会越好。
近年来,迁移学习已经引起了广泛的关注和研究.迁移学习是运用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解的一种新的机器学习方法.它放宽了传统机器学习中的两个基本假设:（1）用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布的条件;（2）必须有足够可利用的训练样本才能学习得到一个好的分类模型.目的是迁移已有的知识来解决目标领域中仅有少量有标签样本数据甚至没有的学习问题.对迁移学习算法的研究以及相关理论研究的进展进行了综述,并介绍了在该领域所做的研究工作,特别是利用生成模型在概念层面建立迁移学习模型.最后介绍了迁移学习在文本分类、协同过滤等方面的应用工作,并指出了迁移学习下一步可能的研究方向。
4. 计划与进度安排
1、2022-11-16至2022-11-24：指导老师下达任务书，对本次毕业设计的进度安排、功能实现和系统提出要求。
2、2022-11-25至2022-12-31：系统设计方面，进行系统需求分析，做好基础的数据准备及技术准备工作，构思系统的功能模块及整体框架。
3、2022-01-01至2022-02-28：在导师的指导下，完成爬虫模块，并通过导师检验。
5. 参考文献
[1]数据派THU.知识驱动的数据推荐系统[N].CSDN,2021.11.24.
[2]百度百科.迁移学习[J].科普中国，2020.
[3]庄福振.罗平.何清.史忠植.迁移学习研究进展[D].软件学报. 2015,26(01).
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