ChatGPT毕业论文题目：“基于深度学习的个性化推荐算法在在线聊天场景中的利用研究”。

随着互联网技术的不断发展，在线聊天作为一种新型的社交方式，遭到愈来愈多人的欢迎。在这样的背景下，如作甚用户提供个性化的推荐服务，成了在线聊天利用开发的一大挑战。传统的协同过滤算法在推荐系统中已得到广泛利用，但是对聊天场景这类动态的、交互性较强的场景，传统的协同过滤算法很难发挥出其优势。

针对这一问题，本论文提出了一种基于深度学习的个性化推荐算法，在在线聊天场景中进行利用研究。该算法包括三个主要步骤：语义建模、个性化推荐和反馈优化。

在语义建模阶段，我们通过使用深度学习方法，将用户的聊天记录进行语义建模，提取出其中的主题和关键词信息。接着，在个性化推荐阶段，我们将用户的历史聊天记录与当前的聊天内容进行匹配，利用卷积神经网络或循环神经网络等深度学习模型，进行个性化推荐。在反馈优化阶段，通过用户的反馈信息来不断调剂和优化推荐算法，提高推荐的准确性和精确度。

本论文所提出的基于深度学习的个性化推荐算法，具有以下优点：该算法能够充分发掘用户的兴趣和喜好，从而提供更加精准和个性化的推荐服务。该算法能够根据用户的动态聊天行动，实时调剂推荐策略，提高推荐的实时性和效果。该算法能够通过不断的反馈优化，进一步提高推荐的精确度和用户满意度。

本论文所提出的基于深度学习的个性化推荐算法，在在线聊天场景中具有很高的利用价值和研究意义。通过深入研究和实验验证，该算法能够为在线聊天利用提供更加智能化和个性化的推荐服务，为用户提供更好的聊天体验。