全文总字数：2414字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目的：随着移动互联网时代的到来，人们可以随时随地获取自己需要的信息。电子商务的不断发展一方面给用户提供了海量选择，另一方面海量信息是信息的选择更加困难。内容推荐由此应运而生，成为了移动商务平台过滤信息的重要手段。内容推荐的主要目的就是解决电子商务平台信息过载的问题并提供给用户高质量的信息。

意义：推荐算法对传统算法进行了优化，推荐算法的聚焦点是通过对用户行为数据（购物、浏览、搜索记录等）进行采集，分析出用户的需求和喜好，从而帮助用户快速、便捷的在海量信息里寻找出自己所感兴趣。同时挖掘出用户的潜在喜爱的内容，迎合用户的定制化需求。既避免了导航网站臃肿和效率低下的问题，又解决了搜索引擎个性化不强的弊端。正因为此推荐算法已经逐渐渗透进生活的各个方面，例如购物推荐、饮食推荐、娱乐推荐等等，对用户而言提升了满意度，对商家而言可以挖掘出潜在用户，提升效益并扩大使用群体。

2. 研究的基本内容

本文先从推荐算法的相关背景和意义入手，进而分析国内和国际研究现状。然后介绍了推荐系统的理论知识以及几种常见类别和它们的优缺点。

对此次设计的新闻推荐系统进行了需求分析，将其分成andriod端、推荐算法和后台进行设计。再次，介绍系统的概要设计和关键模块设计，通过对新闻关键词的提取和用户兴趣模型的建立，再利用余弦相似度算法计算以上两个向量模型的相似度，进行降序推荐。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

第一周------第三周撰写文献综述、译文

第四周------第六周论文初稿完成

第七周------第八周第一次修改

4. 参考文献

[1] 曹建新. 基于用户特征数据的内容推荐方法的研究与应用[d].北方工业大学,2017.

[2] 刘枚莲,刘同存,李小龙.基于用户兴趣特征提取的推荐算法研究[j].计算机应用研究,2011,28(05):1664-1667.

[3] 沈华理.基于内容和协同过滤相融合的推荐算法[j].电脑知识与技术,2018,14(02):232-234 282.