基于用户隐式反馈的个性化资讯推荐系统研究与实现的开题报告一、研究背景和意义随着互联网的飞速发展，资讯类网站的用户量呈现出爆炸式增长，同时用户对于个性化、精准的资讯需求也越来越强烈。传统的资讯推荐系统往往是基于用户历史行为、兴趣标签等显式反馈进行推荐，但这些数据对于新用户或者冷启动情况无法提供有效帮助，而且显式反馈的获取也存在不便利的情况，比如用户忘记了收藏或者评分等操作。隐式反馈则可以在用户不知不觉中获取，如用户的阅读时间、滚动数据、点击行为等。基于隐式反馈的个性化资讯推荐系统正逐渐成为研究的热点。通过挖掘用户的隐式反馈，可以更好地了解用户的偏好，提高推荐效果。同时，该系统还能够应对冷启动问题，提高新用户的推荐体验。本文研究的是基于用户隐式反馈的个性化资讯推荐系统，旨在探索如何利用隐式反馈的数据来提高资讯推荐系统的效果，为用户提供更优质、个性化的服务。二、研究内容和方法1.研究内容本文的研究内容主要包括以下几个方面：（1）隐式反馈数据的获取和分析：探索如何获取用户的隐式反馈数据，包括用户的阅读时间、滚动数据、点击数据等，并对这些数据进行分析，挖掘用户的偏好和兴趣。（2）用户画像的建立：基于用户的隐式反馈数据，分析用户的兴趣和偏好，建立用户画像，为资讯推荐提供依据。（3）推荐算法的研究和优化：选择适合基于隐式反馈的推荐算法，并结合用户画像进行优化，提高推荐效果。（4）推荐系统的实现：基于前述工作，设计和实现一个基于用户隐式反馈的个性化资讯推荐系统，为用户提供更好的推荐服务。2.研究方法本文研究方法主要采用数据挖掘技术和机器学习算法，包括数据获取和清洗、特征提取、分类算法、聚类算法等。具体使用的技术包括Python语言、Scikit-learn等机器学习库、MongoDB数据库等。三、研究预期结果本文的预期结果主要包括以下几个方面：（1）成功获取用户的隐式反馈数据，基于这些数据构建用户画像，为推荐系统提供依据。（2）选择适合的推荐算法，结合用户画像进行优化，提高推荐效果。（3）设计和实现一个基于用户隐式反馈的个性化资讯推荐系统，提供更好的推荐服务。通过以上研究，能够更好地理解用户需求，提高推荐系统的效果，提高用户的使用体验。四、研究进度安排本文的研究进度安排如下：第一阶段：2019年9月-2019年11月完成数据获取和分析的工作，包括数据清洗、特征提取等。第二阶段：2019年11月-2020年3月完成用户画像建立和推荐算法的研究和优化，确定最终的推荐算法和系统架构。第三阶段：2020年3月-2020年6月完成推荐系统的开发和测试，进行系统的上线和调试，撰写毕业论文。五、参考文献[1]王彤.基于用户隐式反馈的新闻推荐研究[D].吉林：吉林大学，2018.[2]赵忠.基于隐式反馈过滤的新闻推荐系统研究与实现[D].山西：太原理工大学，2016.[3]郭云飞.一种基于隐式反馈的新闻个性化推荐算法[J].计算机工程与科学，2018(4):65-70.