1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1个性化推荐系统概述

我国信息技术的飞速的发展以及互联网的迅速普及，带来了网络数据的爆炸式增长，同时也给人们带来了一些困扰。对人们来说，在众多信息中找到对自己有用的信息是有一定难度的，即出现了“信息过载”的现象。“信息过载”是指人们由于本身知识水平和认知能力的有限性，无法在复杂海量的互联网信息中快速准确的找到自己需要的信息，以及无法准确理解和使用信息。

为了有效的解决信息过载的问题，逐渐引入了信息过滤机制。信息过滤机制中包括搜索引擎和协同过滤。其中搜索引擎以谷歌为代表，可以让用户自行搜索关键词以找到自己所需要的信息。但是搜索引擎有一定的缺陷，如果用户无法准确描述自己的需求并无法提供准确的关键字时，搜索引擎就无法发挥作用了。另外，根据关键词搜索出来的结果千篇一律，无法满足不同用户在不同背景下的个性化需求。为了改善搜索引擎存在的缺陷，推荐系统便产生了。

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容

（1）了解个性化推荐系统以及其分类，并了解基于协同过滤的推荐理论

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 阅读文献，撰写论文框架；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]朱满洲.基于协同过滤的个性化新闻推荐系统的设计与实现[d].南京理工大学. 2018-12-01.

[2] yang x , liang c , zhao m , et al. collaborativefiltering-based recommendation of online social voting[j]. ieee transactions oncomputational social systems, 2017, 4(1): 1-13.

[3] al-bashiri h , abdulgabber m a , romli a , et al.collaborative filtering recommender system: overview and challenges[j].advanced science letters, 2017, 23(9): 9045-9049.