基于大数据分析的信息技术文献推荐系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的快速发展，信息技术领域的文献数量呈爆炸式增长，研究人员面临着信息过载的挑战。

如何从海量文献中快速、准确地获取所需信息，已成为亟待解决的问题。

信息技术文献推荐系统应运而生，旨在根据用户的兴趣和需求，主动推荐相关文献，提高信息获取效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在信息技术文献推荐领域展开了广泛的研究，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在信息技术文献推荐领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是构建一个基于大数据分析的信息技术文献推荐系统，主要包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.数据采集与预处理:从网络爬虫、公开数据库等途径获取海量信息技术文献数据，并对数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，为后续分析奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献调研法、系统设计法、实验法和比较分析法等研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:通过查阅相关文献，了解信息技术文献推荐系统的研究现状、发展趋势和关键技术，为系统的设计和实现提供理论依据。

2.需求分析:对信息技术文献推荐系统的功能需求和性能需求进行详细分析，确定系统的目标用户、功能模块、数据来源和性能指标等。

3.系统设计:根据需求分析的结果，设计系统的总体架构、功能模块、数据库结构和算法流程等，并选择合适的开发技术和平台。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.基于大数据分析:不同于传统的文献推荐方法，本研究将利用大数据分析技术，从海量文献数据中挖掘潜在的关联关系，提高推荐的准确性和效率。

2.多源异构数据融合:本研究将整合用户注册信息、浏览历史、收藏记录、评分数据等多源异构数据，构建更加全面、准确的用户画像，提高推荐的个性化程度。

3.深度语义分析:本研究将采用自然语言处理技术，对文献内容进行深度语义分析，提取关键概念和主题，提高推荐的精准度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 陈杰, 何清, 赵朋朋, 等. 基于 spark 的混合协同过滤推荐算法[j]. 计算机应用研究, 2018, 35(09): 2668-2672.

2. 张玉芳, 王国仁, 刘杰, 等. 面向科研项目选题的深度学习方法研究综述[j]. 图书情报工作, 2019, 63(03): 7-15.

3. 刘艳, 王晓东, 刘艳秋. 基于标签和用户兴趣模型的个性化推荐系统[j]. 软件, 2018, 39(07): 158-162.