1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的迅猛发展和普及应用，网络信息呈爆炸式增长，人们面临着信息过载的困扰。
如何从海量信息中快速、准确地找到用户所需信息已成为亟待解决的问题。
个性化推荐系统应运而生，它能够根据用户的兴趣偏好、行为习惯等信息，主动为用户推荐其可能感兴趣的信息或服务，有效解决信息过载问题，提升用户体验。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对个性化推荐算法和文本挖掘技术进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在个性化推荐算法方面做了大量研究，并在电商平台、社交网络、新闻媒体等领域取得了一些应用成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容是设计和实现一种基于文本挖掘的个性化推荐算法，具体包括以下几个方面：
1.系统架构设计：设计个性化推荐系统的整体架构，包括数据层、模型层、应用层等，明确各模块的功能和相互之间的关系。
2.用户模型构建：利用文本挖掘技术，从用户的历史行为数据和文本数据中提取用户的兴趣特征，构建用户兴趣模型。
3.文本预处理：对文本数据进行清洗、分词、去停用词等预处理操作，为后续的文本特征提取做好准备。
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：收集和阅读个性化推荐算法、文本挖掘、自然语言处理等相关领域的文献资料，了解国内外研究现状、最新进展和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术支撑。
2.需求分析：分析个性化推荐系统的需求，明确系统的功能目标、性能指标、应用场景等，为系统设计提供依据。
3.系统设计：设计个性化推荐系统的架构、模块、流程等，确定系统实现的技术方案，为系统开发提供蓝图。
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.提出一种融合多源信息的个性化推荐算法：将用户行为数据和文本数据相结合，构建更全面、准确的用户兴趣模型，提高推荐结果的精准性。
2.利用深度学习技术进行文本特征提取：采用深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，提取文本数据的深层语义特征，提高文本表示的准确性和有效性。
3.设计一种基于注意力机制的相似度计算方法：引入注意力机制，关注用户和物品之间更重要的特征信息，提高相似度计算的准确性和鲁棒性。
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. 刘奕岑,王晓玲,陈冲,等.融合深度学习的个性化推荐算法综述[J].计算机科学,2022,49(01):18-28.
2. 孙远帅,李东辉,张永库.个性化推荐系统及其关键技术研究[J].计算机工程与应用,2022,58(01):1-13.
3. 谢欣然,潘章瑜,黄发良,等.基于文本挖掘的个性化学习资源推荐研究[J].计算机应用研究,2021,38(11):3353-3357 3363.
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