1. 研究目的与意义及国内外研究现状

信息推荐系统在这个信息爆炸的时代应实际需要而生，它的研究和发展具有重大意义。 个性化推荐系统的应用越来越广泛，迎合了用户的需求，具有巨大的研究价值，但是个性化推荐技术和系统的研究还处于起步阶段，仍有许多问题需要研究，本文主要研究信息推荐系统在应用时的算法实现，优化算法功能，实现推荐系统对用户的个性化推荐，做到准确，高效，较易实现。

国内外研究现状

个性化信息服务起源于电子商务，有很多针对产品的个性化推荐，而针对不同用户的个性化推荐质量不是很高，现有系统大多根据简单的关键词完成对用户的产品推荐，忽略了用户深层次的兴趣，影响了推荐结果的查全率和准确率，实现相对合理的信息推荐系统需要进一步的研究和优化算法和整体结构。

2. 研究的基本内容

①研究在实际信息推荐系统基于内容和协同组合方法的实现。内容和协同组合推荐方法能既较好克服协同推荐技术中较为严重的冷开始问题，又能较好的完成对推荐功能的预期。

②研究克服许多信息推荐系统面临的自动化程度低的缺陷。

③研究如何提高算法的运算性能和实时性，以使推荐系统更加准确和具有实时性。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

• 对比不同的信息推荐系统实现算法
• 研究基于内容和协同推荐组合算法的优势
• 研究基于内容和协同推荐组合算法的实现原理
• 对将会出现在算法中的问题进行处理和解决
• 总结本课题的研究成果并对尚不完善的部分提出思路

4. 参考文献

《电子商务个性化推荐研究》 余力

《个性化推荐系统综述》 王国霞

《基于本体的个性化推荐研究》 高丽芝