基于用户上下文的数字媒体个性化推荐系统的设计与实现的中期报告.docx

基于用户上下文的数字媒体个性化推荐系统的设计与实现的中期报告 一、项目简介 数字媒体个性化推荐系统是一种根据用户的兴趣和习惯，为其推荐合适的数字媒体内容的系统。本项目旨在设计和实现一种基于用户上下文的数字媒体个性化推荐系统，通过用户的历史行为、地理位置、时间等上下文信息，为其提供更加精准和个性化的推荐服务。 二、技术方案 本项目采用以下技术方案： 1. 数据收集：采用爬虫技术和API接口，收集各种数字媒体内容，包括文章、音乐、视频等。 2. 数据存储：使用MySQL数据库存储收集到的数据，并建立不同的表格来存储不同类型的内容。 3. 数据处理：通过数据挖掘和机器学习算法，对用户历史行为进行分析和挖掘，计算出用户的兴趣爱好、偏好等信息。 4. 推荐算法：采用协同过滤、内容推荐等推荐算法，结合用户上下文信息，为用户推荐合适的数字媒体内容。 5. 系统实现：使用Python语言编写服务器后台，搭建web应用框架，实现数字媒体个性化推荐系统的前端页面和后端服务。 三、当前进展 目前，我们已经完成了数据收集和存储的部分工作，爬虫程序已经可以抓取部分数字媒体网站的相关内容，并存储到MySQL数据库中。此外，我们还完成了部分数据处理和推荐算法的编写工作，可以根据用户的历史行为和兴趣爱好，为其推荐相关内容。 接下来的工作，我们将继续完善推荐算法和数据处理的部分内容，并开始着手开发前端页面和后端服务。同时，我们也会继续收集更多的数字媒体数据，并与用户上下文信息结合起来，为用户提供更加准确和个性化的推荐服务。