基于话题的资讯推荐系统的设计与实现的开题报告1.研究背景随着互联网的发展，人们获取信息的渠道越来越多样化，基于话题的资讯推荐系统已经成为人们获取信息的主要渠道之一，尤其是在移动互联网时代，每个人每天都会接收到大量的推送消息，如何通过此类推送消息更好地为用户推荐感兴趣的内容，已经成为了话题推荐系统需要解决的问题。目前，市面上已经有很多话题推荐系统，如今日头条、腾讯新闻等推荐系统在用户方面获得了很大的成功。然而，还有一些问题亟待解决。例如，当今推荐系统大都倾向于抓住用户的兴趣爱好，但并不考虑其他亟待解决的问题，例如用户的情感倾向和偏好；另外，大多数推荐系统都将话题作为单独的推送内容，但并未对话题进行更深入的优化。因此，如何进行更深入的话题优化，以满足用户的需求已经变得非常重要。2.研究意义本论文旨在提出和设计一种能够实现更深入的话题优化的资讯推荐系统，帮助用户可以更轻松地定位到自己感兴趣的内容。此外，该系统还将考虑用户的情感倾向和偏好，来更好地推送内容。最后，我们将通过实验来评估这个系统。3.研究方法本论文的研究方法是：1）首先调查用户关于普通资讯推荐系统的看法；2）然后通过深度学习、自然语言处理等技术来设计和实现基于话题的推荐系统；3）最后，我们将对这个系统进行实验，并评估其效果。4.研究计划论文的主要研究计划如下：第一阶段（2021年2月-3月）：1）查阅相关文献，梳理话题推荐系统的研究现状；2）设计和实现话题推荐系统的原型；3）准备实验数据，开始进行实验。第二阶段（2021年4月-5月）：1）对实验结果进行数据分析；2）修改和改进话题推荐系统的算法和模型；3）开始论文的撰写。第三阶段（2021年6月-7月）：1）完成论文的第一个版本；2）进行论文的修改和审校；3）提交论文。5.参考文献1.MaH,KingI.Learningtorecommendwithsocialtrustensemble[C]//Proceedingsofthe32ndinternationalACMSIGIRconferenceonResearchanddevelopmentininformationretrieval.ACM,2009:203-210.2.AggarwalC,ChenB.Topicmodelingforsocialmediaopinions[C]//Miningtextdata.Springer,Boston,MA,2012:327-352.3.HuR,ChenK,JiaJ,etal.Personalizedrankingmodeladaptationforheterogeneousrecommendation[C]//Proceedingsofthe2011ACMconferenceonRecommendersystems.ACM,2011:305-308.4.KorenY,SillJ.Ordrec:anordinalmodelforpredictingpersonalizeditemratingdistributions[C]//ProceedingsofthefifthACMconferenceonRecommendersystems.ACM,2011:117-124.5.WangZ,WangJ,YeH,etal.Collaborativedeepranking:ahybridpairwiseapproachforrecommendersystems[C]//Proceedingsofthe21thACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining.ACM,2015:391-400.