摘要
个性化推荐系统已经成为解决信息过载和提升用户体验的关键技术，其在电商、娱乐、教育等领域得到广泛应用。
文本挖掘技术通过分析和理解文本数据，为构建更精准、智能的个性化推荐系统提供了强大的工具。
本文首先概述个性化推荐系统和文本挖掘技术，并阐述研究背景及意义。
其次，对文本预处理技术、文本表示模型、相似度度量方法以及推荐算法进行深入分析，并对当前研究现状进行综述，指出其局限性和未来发展趋势。
最后，总结本文的研究内容和贡献，并展望未来的研究方向。
关键词：个性化推荐；文本挖掘；用户兴趣模型；特征提取；推荐算法
##1.1个性化推荐系统个性化推荐系统是一种信息过滤系统，旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好以及上下文信息等，预测用户对特定物品的喜好程度，并将用户可能感兴趣的物品推荐给用户。
其目标是从海量信息中筛选出用户真正需要的信息，从而提升用户体验，促进信息消费。
##1.2文本挖掘技术文本挖掘技术是从非结构化或半结构化的文本数据中提取有价值信息和知识的过程，涉及自然语言处理、机器学习、数据挖掘等多个领域的技术。
其主要任务包括文本预处理、文本表示、特征提取、文本分类、文本聚类、关联规则挖掘等。
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