全文总字数：4162字
1. 研究目的与意义（文献综述）
互联网给中国传统文化市场带来巨大冲击，也使我们日常生活更加便利与快捷，这正是由于购物平台、音频视频网站、数字音乐平台等一些对人们日常来说更优于传统行业的线上产业的快速发展，而同行业商家竞争的主要资源就是用户，用户量在很大程度上限制了公司的发展。个性化推荐的目的就是为了用户更好的体验，使用户能更快、更多地发现自己感兴趣的信息和资源。
个性化推荐系统在推荐算法模块上有很多种实现算法，主要的推荐算法有基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐、组合推荐等，我希望应用不同的策略来实现个性化推荐系统，并由此发现不同策略的优缺点并比较他们在不同的应用场景下的效果。
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2. 研究的基本内容与方案
3.1、研究内容及研究目标
个性化推荐系统主要由三个模块组成：用户建模模块、推荐对象建模模块和推荐算法模块。推荐算法模块是其中的核心。本文的研究内容主要是通过不同策略实现个性化推荐系统，并比较系统在不同的应用场景下的优劣，从而知晓不同的推荐算法所适用的应用场景。
3.2拟采用的技术方案及措施
在实现系统时以电影推荐系统为例
3.2.1主要数据模型
电影信息表：存储电影的基本属性
用户评分表：存储用户对电影的评分信息
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3. 研究计划与安排
（1） 2020/1/13——2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告
（2） 2020/2/29——2020/3/20：继续阅读文献，学习系统开发所必备理论与实践知识，初步系统架构的搭建
（3） 2020/3/21——2020/4/15：推荐算法的设计与实现，系统数据库设计与实现，基本完成系统的开发，
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4. 参考文献（12篇以上）
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