1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和信息技术的快速发展，人们可以获取的信息量呈爆炸式增长，如何从海量信息中快速、准确地找到用户所需的信息成为了亟待解决的问题。

个性化推荐系统应运而生，其目标是根据用户的兴趣和需求，主动推荐用户感兴趣的信息和产品，极大地提升了用户体验，并在电子商务、社交媒体、在线教育等领域得到广泛应用。

个性化推荐算法是推荐系统的核心，其性能直接影响着推荐效果。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解个性化推荐系统、文本挖掘技术、推荐算法等方面的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础。

2.数据收集与预处理：收集相关领域的数据集，并对数据进行清洗、转换、去重等预处理操作，以提高数据的质量和可用性。

3.算法设计与实现：基于文本挖掘技术设计个性化推荐算法，并选择合适的编程语言和开发工具进行算法实现。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种新的基于文本挖掘的个性化推荐算法，该算法能够有效地解决传统推荐算法面临的“冷启动”问题和“数据稀疏”问题。

2.设计一种新的用户兴趣模型，该模型能够更加准确地刻画用户的兴趣偏好。

3.提出一种新的文本特征提取方法，该方法能够更加有效地提取文本数据中的关键信息。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 陈海龙,王强,张乐,等. 基于评论文本的个性化推荐系统研究综述[j]. 计算机科学, 2021, 48(11): 146-154.

2. 刘奕群,黄发良,李勇,等. 基于评论挖掘的个性化推荐系统研究综述[j]. 软件学报, 2020, 31(12): 3499-3515.

3. 刘洋,王晓峰,张敏. 基于文本挖掘的个性化学习资源推荐研究综述[j]. 现代教育技术, 2020, 30(11): 5-14.