基于数字报刊的个性化推荐模型及系统研究的中期报告根据所述研究主题，本文介绍了一项基于数字报刊的个性化推荐模型及系统的中期报告。一、研究背景数字报刊作为一种数字化的新闻传播方式，正在逐渐取代传统纸质报纸的地位，成为人们日常获取新闻信息的主要来源。然而，随着数字报刊内容的不断增加，用户面临着信息过载的问题，难以找到自己感兴趣的内容。因此，深入研究数字报刊个性化推荐技术，为用户提供更准确、更全面的信息服务，具有重要意义。二、研究目标本文旨在提出一种基于数字报刊的个性化推荐模型，并设计相应的系统，可为用户提供个性化、精准的信息推荐服务。三、研究内容1.综述数字报刊推荐技术的研究现状、存在问题，展望其未来发展方向；2.建立数字报刊推荐模型，包括用户兴趣建模、新闻内容特征提取、相似度计算等关键技术；3.设计推荐系统，包括前端界面开发、后端服务器搭建、数据处理与存储等模块；4.对模型和系统进行测试和评估，验证其推荐效果和系统性能。四、研究计划1.就现有研究进行调研和分析（1月-2月）；2.基于已有工作，提出数字报刊推荐模型（3月-4月）；3.设计和实现推荐系统（5月-6月）；4.进行测试和评估，并进行改进和完善（7月-8月）；5.撰写论文（9月-10月）。五、研究意义本研究将有效解决数字报刊推荐中的用户个性化、推荐效果问题，实现对数字报刊内容的全面、准确、快速推荐，从而为用户提供更好的阅读体验和服务水平，同时也对数字报刊推荐技术的发展和相关领域的研究具有指导意义。