1. 研究目的与意义
智媒时代，网络已成为人们获取信息、增长知识的主要渠道。
海量的信息，便捷的搜索，多元的社交平台，这些都为人们获取信息、交流观点带来了极大的便利。
据第40次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，截至2017年6月，中国网民规模达到7.51亿，手机网民规模达7.24亿，网民中使用手机上网的比例提升至96.3%，手机上网比例持续提升。
2. 研究内容和预期目标
个性化推荐系统无论是在电子商务领域还是移动互联资讯分发领域都有显著的成果。
2012年8月正式上线的今日头条经过五年多的时间，在流量、日活跃度、用户资源积累等方面都取得了不错的成绩，学界对今日头条新闻客户端的研究也日益丰富。
虽然个性化推荐技术在一定程度上解决了信息过载与优质信息匮乏的问题，但是精准推荐所带来的问题、影响及发展趋势与从受众视角看个性化推荐的研究等仍缺乏实证分析。
3. 国内外研究现状
个性化推荐的相关研究最早起源于计算机软件及计算机应用领域，随着个性化推荐在电子商务、信息分发等领域的应用，传播学、社会学、统计学等领域的学者也开始从不同角度对个性化推荐技术进行研究，在个性化推荐技术的算法、模型构建等方面加以改进和完善，成为一个跨学科的新兴研究领域。
在新闻传播领域，个性化推荐技术开始进入新闻生产领域。
移动互联时代，信息过载和信息匮乏的问题日益凸显。
4. 计划与进度安排
第一阶段：2022.11收集、整理中外文资料文献，撰写开题报告，正式确定课题第二阶段：2022.12-2022.1 开展问卷调查，撰写提交论文初稿及中期检查表第三阶段：2022.3-2022.5修改论文初稿，提交外文文献翻译稿第四阶段：2022.5进行重复率检查，提交论文定稿版第五阶段：2022.6进行毕业论文答辩
5. 参考文献
[1]刘建国,周涛,汪秉宏.个性化推荐系统的研究进展[J].自然科学进展, 2009.[2]曹一鸣.基于协同过滤的个性化新闻推荐系统的研究与实现[D].2013.[3]喻国明,李慧娟.大数据时代传媒业的转型之路--试析定制内容、众包生产与跨界融合的实践模式[J].传媒观察,2014,(12).[4]喻国明,侯伟鹏,程雪梅.个性化新闻推送对新闻业务链的重塑[J].新闻记者,2017(03):9-13.[5]郝雨,李林霞.算法推送:信息私人定制的#8220;个性化#8221;圈套[J].新闻记者,2017(02):35-39.[6]蔡磊平.凸显与遮蔽:个性化推荐算法下的信息茧房现象[J].东南传播,2017,(07):12-13.[7]陈昌凤.数据分析工具:驱动记者与用户的新型互动融合--数据助益媒体融合时代信息生产模式的变革[J].新闻与写作,2016,(11):41-45.[8]张雁影.大数据背景下新闻媒体融合的路径研究--以#8220;今日头条#8221;和#8220;澎湃新闻#8221;为例[J].新闻知识,2015,(11):42-44.[9]喻国明,姚飞.试论人工智能技术范式下的传媒变革与发展--一种对于传媒未来技术创新逻辑的探析[J].新闻界,2017,(01):39-43.[10]王成军.#8220;今日头条#8221;的技术逻辑:网络爬虫 矩阵筛选[J].传媒评论,2015,(10):34-37.[11]魏永征,王晋.从#8220;今日头条#8221;事件看新媒体维权[J].新闻记者,2014,(07):41[12]喻国明.集成经济:业务模式的创新需要盈利模式的创新来保障--对#8220;今日头条#8221;引发的版权之争的一点看法[J].新闻与写作,2014,(08):44-45.[13]周文静.大数据时代下的新闻客户端的信息茧房效应--以今日头条为例[J].新闻研究导刊,2017,8(15):99 180.[14]黄先超.新闻客户端#8220;个性化#8221;内容及其效应[J].成都行政学院学报,2016,(02):79-80 88.[15]马嘉悦.定制化信息为我们带来了什么?--以#8220;今日头条#8221;APP为例[J].新闻研究导刊,2016,7(06):131.[16] Lai Chin-Hui,Liu Duen-Ren,Liu Mei-Lan. Recommendations based on personalized tendency for different aspects of influences in social media[J]. Journal of Information Science,2015,41(6).
