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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息，满足了用户在信息时代对信息的需求，但是随着网络的迅速发展而带来的网上信息量大幅增长，使得用户面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息，对信息使用效率反而降低了，目前针对此类现象的解决方法之一就是以搜索引擎为代表的信息检索系统，如Google，baidu等，而信息及其传播是多样化的，用户对信息的需求是多元化和个性化的，因此解决信息超载问题的另一个非常有潜力的办法就是个性化推荐系统，推荐系统是根据用户的兴趣爱好，推荐符合用户兴趣爱好的对象。和搜索引擎相比，推荐系统通过研究用户的兴趣爱好，进行个性化计算，由系统发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的信息需求。

国内外研究现状

个性化推荐系统现已广泛应用于很多领域，其中最典型并具有良好的发展和应用前景的领域就是电子商务领域。同时学术界对推荐系统的研究热度一直很高，逐步形成了一门独立的学科。

2. 研究的基本内容

推荐系统内容涉及认知科学、近似理论、信息检索、管理科学等领域。推荐系统利用群体意见帮助群体中的每名成员识别其最感兴趣或最能满足其需求的产品或信息。主要的推荐算法包括关联规则、基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于社会网络分析法的推荐、基于网络结构的推荐和混合推荐。推荐系统的体系结构还有性能评价。推荐系统的重点难点以及未来的发展方向都是值得研究的问题。注重研究用户信息收集和用户偏好获取方法，推荐对象特征的提取方法以及推荐算法的成功率。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

对推荐系统研究的成功率的实际意义进行探讨深化，收集相关材料。

对研究的内容进行探讨深化，查阅相关资料，掌握有关信息。

对国内实际应用环境进行调查，搜集相关信息，确保研究的目的与意义。

4. 参考文献

周涛、柏文洁.复杂网络研究概述

李晓佳.复杂网络中社团结构

张富国.推荐系统安全问题及技术研究综述