全文总字数：1595字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

在物质富足的新时代，满足了马斯洛需求体系中的低级需求的人们开始追求个性化的高级需求，这一特性在80后、90后年轻一代以及新晋中产阶级中体现得尤为明显，这两类人群又分别是当下刚需置业与改善置业的主力人群。

他们的自我定义需要通过个性化来彰显，他们也有强大的消费意愿来支撑自己的个性需求。但是请设计师往往意味着高昂的支出和较少的参与度，大多数人会选择自己设计装修。而装修是门大学问，人们通常无法仅通过自己完成装修，因此则需要通过网络来获取自己所需的信息。

为了适应用户数不断增长的信息需求，有效解决信息过载给人们带来的种种问题，个性化推荐系统应运而生，它为不同用户提供不同的服务，以满足不同的需求。推荐系统的任务就是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。

国内外研究现状

目前有关个性化算法主要分为三大类：基于协同过滤的推荐、基于内容过滤的推荐和社会化推荐。

2. 研究的基本内容

学习个性化推荐算法：1）协同过滤算法 2）基于内容的推荐算法 3）混合推荐系统 4）社交推荐算法；并分析个推荐发的优缺点和适用环境

学习爬取数据的方法，从网页上爬取所需要的数据，并对数据进行分词和词频统计。

设计推荐算法，并用该推荐算法为用户推荐其感兴趣的文章，

3. 实施方案、进度安排及预期效果

以一兜糖编辑精选文章为例，通过对精选文章以及用户收藏文章进行数据爬取以及数据处理，用基于内容的推荐算法为不同的用户提供其兴趣浓厚所对应顺序的精选文章。

其中数据爬取通过后裔数据采集器采集。

数据处理技术采用分词技术进行分词处理和词频统计，过滤掉高词频的五一一次和部分低频次的无意义词，同时保留具有特征和表征意义的低频词汇。文本表征通过tf-idf文本表征方法进行。

4. 参考文献

基于内容的微博个性化推荐研究——以热门为话题推荐为例 安悦

基于内容的个性化房产信息推荐研究 蒋其恩

基于内容的相关书籍推荐技术研究 商雪晶