1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
一、选题背景随着互联网的快速发展，信息呈爆炸式增长，用户逐渐由信息匮乏时代迈入了信息过载时代，过量信息反而使得用户无法找到自己需要的信息。
为了方便互联网用户快速查找到所需信息，已往研究提出了如对热门网站网页分类、通过关键词检索的搜索引擎等方法。
由于文章拥有丰富的文本信息，每天都在产生大量新的文章，同时大量旧文章无人浏览等多种因素，使得个性化文章推荐系统有别于其他基于传统协同过滤的个性化推荐系统。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
一、 研究解决问题 协同过滤算法的稀疏性问题，用户冷启动问题，扩展性问题等。
调研并分析现有的相似度计算方法的优缺点，研究融合时间因素推荐系统的研究状况，以及研究数据稀疏性问题和冷启动问题的解决方案，分析基于内容推荐的主要方法。
从个性化文章推荐角度分析能否融合上述方案优点提出本课题的相似度计算方法和推荐方案。
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