1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的快速发展和普及，用户规模急剧增长，信息量呈爆炸式增长，用户面临着信息过载的困扰，难以快速找到自己感兴趣的信息。
个性化推荐系统应运而生，它能够根据用户的兴趣偏好、历史行为等信息，为用户推荐感兴趣的内容，帮助用户从海量信息中快速找到所需信息，极大地提升了用户体验。
传统的单体架构推荐系统难以满足日益增长的用户规模和数据量的需求，存在可扩展性差、维护成本高、单点故障风险大等问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着微服务架构和个性化推荐技术的发展，基于微服务的个性化推荐系统成为学术界和工业界研究的热点，涌现出大量相关研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在基于微服务的个性化推荐系统领域开展了大量研究工作，并在推荐算法、系统架构、性能优化等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究基于微服务的个性化推荐系统的设计与实现，涵盖了从需求分析、系统设计、系统实现到系统测试与评估的全过程。
1. 主要内容
本课题将重点研究以下内容:
1.微服务架构设计：-研究如何将个性化推荐系统拆分为多个独立的微服务模块，例如用户画像服务、推荐算法服务、内容分析服务等。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用以下研究方法和步骤：
1.文献调研法：通过查阅国内外相关文献，了解个性化推荐系统、微服务架构、推荐算法等方面的研究现状、发展趋势和关键技术，为本课题的研究提供理论基础和技术支持。
2.案例分析法：分析现有主流个性化推荐系统的架构设计、技术实现和优缺点，例如Netflix、Amazon、Google等公司的推荐系统，从中借鉴经验，为本课题的系统设计提供参考。
3.系统设计法：采用面向对象的设计方法，对基于微服务的个性化推荐系统进行模块化设计，确定系统的功能模块、数据结构和算法流程，绘制系统架构图、模块关系图、数据库设计图等，为系统实现提供详细的设计方案。
5. 研究的创新点
本课题的创新点在于：
1.提出一种基于微服务的个性化推荐系统架构：将微服务架构应用于个性化推荐系统的设计中，将系统拆分为多个独立部署、松耦合的服务单元，提高系统的可扩展性、可靠性和可维护性。
2.研究面向微服务架构的个性化推荐算法：针对微服务架构的特点，研究适用于微服务环境的推荐算法，例如分布式推荐算法、增量式推荐算法等，提高算法的效率和可扩展性。
3.构建基于实际应用场景的个性化推荐系统：选择合适的推荐算法和策略，结合具体的应用场景，例如电商、社交、新闻等，构建个性化推荐系统原型，并进行实验验证，以验证系统的有效性和实用性。
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] 刘超, 孙海龙, 赵丽丽. 微服务架构下个性化推荐系统研究[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(1): 123-128.
[2] 张洁, 刘国华. 基于微服务架构的个性化推荐系统设计[J]. 计算机技术与发展, 2021, 31(9): 151-156.
[3] 李华, 陈志刚. 基于混合推荐算法的个性化推荐系统设计[J]. 软件, 2020, 41(8): 178-182.
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