北京邮电大学硕士研究生学位论文开题报告学号： 57姓名：陈子豪学院：网络技术研究院专业(领域)：计算机科学与技术研究方向：导师姓名：张晓冬攻读学位：硕士2015年12月9日二、研究内容和目标（说明课题的具体研究内容，研究目标和效果，以及拟解决的关键科学问题。
此部分为重点阐述内容）（不少于2500字）课题的研究内容主要分为三部分，第一部分是现有算法研究，第二部分是找出现有算法在在线教育平台上可改进的方向，第三部分是改进算法实现与测试。
基于内容的推荐算法：充分利用信息的内容（如文本文档）和用户对某一信息兴趣的相似性来过滤是该推荐系统的特点。
它被信息检索领域（Information Retrieve）所提出来，所以又被称之为基于信息过滤，因而使用了许多信息检索领域的技术。
把每个用户都看作成用户的感兴趣的模型，根据模型构成数据结构来描述其兴趣度是基于内容推荐的基本思想；提取每一个项目的内容的基本特征，组合成特征向量；当需要向某一个用户进行推荐时，系统通过相似度推荐文档，即系统就会把所有项目的特征矩阵同该用户的兴趣模型进行相关转化比较，从而得到二者之间的相似度。
基于内容的推荐算法的主要优点有如下几项：1.可解释性好。
推荐给用户的项目的内容特征和用户以前喜欢的项目的内容特征相似，用户容易接受。
2.新的项目可以得到推荐。
一个新的项目加入到推荐算法中，马上就可以利用它的内容特征去和用户偏好做匹配，其被推荐的可能性和老项目是相同的。
它的侧重点不是用户，忽略用户行为的，只考虑了信息之间相似性的关系，从而没有考虑到用户，由于没有考虑用户，所以在解决协同式过滤中出现的稀疏性、特殊用户问题和第一评价的问题等缺陷。
如：1.过度特征化问题。
信息特征是它所依赖的，这种技术实现的模型下信息与信息之间关联性并不能很好的表达。
比如一些试试从表面特征上看来他们并不具有相关的信息，但是他们有非常大的关联，这样就有可能得不到有效的推荐。
2.较差的自我学习能力。
