函授计算机专业毕业论文

标题：基于数据挖掘的个性化推荐算法研究与应用 摘要：

随着互联网和移动互联网的迅猛发展，人们获取信息的渠道也变得更加多样和广泛。然而，信息过载和信息冗余问题也日益突出。如何从海量的信息中准确、高效地提取用户感兴趣的内容，成为了亟待解决的难题。本课题以数据挖掘技术为基础，研究了个性化推荐算法，通过对用户历史行为和偏好进行分析，从而为用户提供个性化的推荐服务。

关键词：数据挖掘，个性化推荐，用户行为分析，偏好分析 1.引言

随着互联网和移动互联网的迅猛发展，人们面临着信息过载和信息冗余问题，如何从海量的信息中准确、高效地提取用户感兴趣的内容，成为了亟待解决的难题。个性化推荐技术作为一种解决方案，具有广阔的应用前景。

2.相关技术及算法介绍 2.1数据挖掘技术概述 2.2个性化推荐算法概述 2.3用户行为分析算法 2.4偏好分析算法 3.算法设计与实现

3.1数据采集与预处理 3.2用户行为分析 3.3偏好分析 3.4推荐算法设计 3.5系统实现与优化 4.实验与评估

4.1实验环境与数据集介绍 4.2实验设计与方法 4.3实验结果与分析 5.应用与展望

5.1推荐系统应用场景 5.2推荐系统的现状与问题 5.3推荐系统的进一步研究方向 6.结论

本课题基于数据挖掘技术，研究了个性化推荐算法，并设计了一套基于用户行为分析和偏好分析的推荐系统。通过实验评估，验证了该算法的有效性和准确性。未来，可以进一步完善算法，提升推荐系统的性能和用户体验。