【摘要】：当前，热点话题推荐算法已经成为信息检索领域的研究分支之一，其目的就是在海量的互联网信息中找出用户感兴趣的话题并对用户进行推荐。故热点话题推荐具有广泛的应用范围和良好的研究价值。近年来，随着计算机及网络技术的快速发展，基于不同网络的个性化推荐显得尤为重要，除了上述的热点话题推荐外，还包括各种电商平台的精准推荐。本章在介绍个性化推荐基本理论的基础上，尝试采用集成思想，实现对热点话题的推荐研究。
极光大数据发布《2019年社交网络行业研究报告》［151］显示，截至2019年2月社交网络行业用户规模为9.73亿人。报告表明随着各种网络媒体的普及，用户量也出现逐年递增的趋势，信息量以前所未有的速度涌现，如何从海量信息中选择对用户而言有兴趣的信息显得额外重要。热点话题推荐的目的就是依据个性化推荐技术，对不同用户进行精准推荐，帮助用户迅速找到自己感兴趣的热点话题。
当前，热点话题推荐算法已经成为信息检索领域的研究分支之一，其目的就是在海量的互联网信息中找出用户感兴趣的话题并对用户进行推荐。精准的推荐可以帮助用户及时找到感兴趣的内容，并对其进行评论、转发、点赞等，促使信息在网络中迅速传播。此外，对企业而言，热点话题推荐可以根据不同企业的需求推荐不同内容的热点话题，使得企业更好地掌握行业的动态。故热点话题推荐具有广泛的应用范围和良好的研究价值。(www.xing528.com)
热点话题推荐的直接理论基础是早期的推荐算法，1995年3月，美国人工智能协会首次提出推荐系统一词［152］，此后几年个性化推荐技术得到了迅速发展。近年来，随着计算机及网络技术的快速发展，基于不同网络的个性化推荐显得尤为重要，除了上述的热点话题推荐外，还包括各种电商平台的精准推荐。本章在介绍个性化推荐基本理论的基础上，尝试采用集成思想，实现对热点话题的推荐研究。
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