摘要
随着互联网技术的迅猛发展和普及应用，信息过载问题日益突出，用户难以从海量信息中快速找到自己需要的内容。
个性化推荐系统应运而生，它能够根据用户的兴趣偏好和行为习惯，主动为用户推荐感兴趣的信息和服务，有效地解决了信息过载问题，提升了用户体验。
文本挖掘作为数据挖掘领域的重要分支，能够从海量文本数据中提取有价值的信息和知识，为个性化推荐提供更精准的用户画像和内容分析。
本文首先概述了个性化推荐系统和文本挖掘技术，并介绍了本课题的研究背景和意义。
然后，对现有个性化推荐算法和文本挖掘技术进行了深入分析和研究，包括协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法以及文本预处理、文本特征提取等技术。
在此基础上，设计了一种基于文本挖掘的个性化推荐算法，该算法结合用户兴趣模型和文本语义分析，提高了推荐结果的准确性和个性化程度。
最后，通过实验验证了算法的有效性和优越性。
关键词：个性化推荐；文本挖掘；用户模型；文本特征提取；推荐算法
1.引言近年来，随着互联网技术的快速发展，网络信息呈现爆炸式增长，人们获取信息的渠道越来越多元化，但也面临着信息过载的困扰。
用户很难从海量信息中快速找到自己真正需要的内容，而信息提供者也难以将有价值的信息精准地推送给目标用户。
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