1. 研究目的与意义（文献综述）

随着起点中文网、纵横中文网、塔读文学网、掌阅文化、17k小说网、磨铁中文网、凤凰书城等小说平台不断壮大，以及各大互联网公司介入网络小说市场，包括网易云阅读、阿里旗下阿里文学大肆扩张，腾讯阅文集团的上市等，中国网络小说迅速发展。

同时随着网络小说的市场运作，诸多基于热门小说等改编的影视项目，譬如电影《致我们终将逝去的青春》《鬼吹灯之寻龙诀》、电视剧《何以笙箫默》《花千骨》等作品的成功，让作者的收入的多样化，作者的身价也随之水涨船高。越来越多的作者加入网络小说的创作中。

2. 研究的基本内容与方案

本设计的目标是提供给用户有效准确的小说推荐。在本系统中，将实现以下功能：普通用户的登录和注册；小说的搜索；小说推荐列表展示；用户的书单创建及管理；用户分享小说和推荐列表；普通用户登录后可根据用户历史信息进行推荐；管理员的登录和注册；管理员可以对小说进行增删改查等功能。

如下图所示，本系统用的技术是koa react架构。

3. 研究计划与安排

(1)第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，学习毕业设计研究内容所需理论的基础。确定毕业设计方案，完成开题报告。

(2)第4－6周：设计小说推荐系统的模块结构，研究算法策略，完成英文资料的翻译。

(3)第7－10周：完成各个模块的软件设计；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]冷亚军,陆青,梁昌勇.协同过滤推荐技术综述[J].模式识别与人工智能,2014,27(08):720-734.
[2]叶锡君,龚玥.基于项目类别的协同过滤推荐算法多样性研究[J].计算机工程,2015,41(10):42-46 52.
[3] Shi Y, Larson M, Hanjalic A. Collaborative Filtering beyond the User-Item Matrix: A Survey of the State of the Art and Future Challenges[M]. ACM, 2014.
[4]沈继文. 基于项目相似度与用户需求的协同过滤推荐算法研究[D].西南交通大学,2017.
[5]韦素云,业宁,吉根林,张丹丹,殷晓飞.基于项目类别和兴趣度的协同过滤推荐算法[J].南京大学学报(自然科学版),2013,49(02):142-149.
[6]Guo G, Zhang J, Thalmann D. Merging trust in collaborative filtering to alleviate data sparsity and cold start[J]. Knowledge-Based Systems, 2014, 57(2):57-68.
[7]陈曦,成韵姿.一种优化组合相似度的协同过滤推荐算法[J].计算机工程与科学,2017,39(01):180-187.
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[10]黄典.基于项目的协同过滤推荐算法的改进[J].中国科技信息,2016(01):64-66 49.
[11]邓华平.基于项目聚类和评分的时间加权协同过滤算法[J].计算机应用研究,2015,32(07):1966-1969.
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[13]盈艳,曹妍,牟向伟.基于项目评分预测的混合式协同过滤推荐[J].现代图书情报技术,2015(06):27-32.
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