主题Web动态信息推荐技术研究的中期报告【摘要】本报告介绍了一项针对主题Web动态信息推荐技术的研究，旨在通过分析用户行为和建立个性化模型，实现更加精准的信息推荐服务。首先，对主流的信息推荐技术进行了深入探讨，并确定了本研究所采用的推荐算法框架。接着，介绍了数据集的构建和预处理过程，详细分析了用户的行为特征和偏好，为模型的建立提供了基础。然后，提出了一种基于协同过滤和内容过滤相结合的推荐算法，并分析了其优化方法和评估指标。最后，通过实验验证了所提出的算法的性能和有效性，对进一步的研究和应用提出了展望。【关键词】主题Web，动态信息推荐，用户行为，个性化模型，协同过滤，内容过滤【Abstract】ThisreportpresentsastudyonthetopicofdynamicinformationrecommendationtechnologyforthemeWeb,aimingtoachievemoreaccurateinformationrecommendationservicesbyanalyzinguserbehaviorandestablishingpersonalizedmodels.First,themainstreaminformationrecommendationtechnologywasdiscussedindepth,andtherecommendationalgorithmframeworkadoptedinthisstudywasdetermined.Then,theconstructionandpreprocessingprocessofthedatasetwasintroduced,andtheuser'sbehavioralcharacteristicsandpreferenceswereanalyzedindetailtoprovideabasisformodelbuilding.Next,arecommendationalgorithmbasedonthecombinationofcollaborativefilteringandcontentfilteringwasproposed,anditsoptimizationmethodsandevaluationindicatorswereanalyzed.Finally,theperformanceandeffectivenessoftheproposedalgorithmwereverifiedthroughexperiments,andprospectswereputforwardforfurtherresearchandapplication.【Keywords】ThemeWeb,dynamicinformationrecommendation,userbehavior,personalizedmodel,collaborativefiltering,contentfiltering