1. 研究目的与意义
内容： 理论学习：研究机器学习算法，学习PMF、K均值聚类等算法思想，比较这几种算法之间的性能，准确性等。
基于前端开发技术，设计一款中医养生文章精准推荐系统，可以用于推荐健康建议、学习中医养生知识等。
系统最终需要达到的效果： 程序设计，具有以下功能，达到以下性能要求： 功能要求： 设计实现推荐PMF或其它机器学习算法； 利用数据库或NOSQL技术对健康数据进行存储； 以Python实现推荐系统； 性能要求： 界面友好，运行稳定； 对部分信息图形方式显示，直观清晰；意义：1、 在如今的大数据环境下，充分利用数据分析工具，将传统的中医文化推广，使每一个用户都能在本系统学习到适合自己的，个性化的中医养生文章。
2. 文献综述
摘要：研究机器学习算法，如PMF、决策树、聚类、K均值等算法，基于前端开发技术，设计一款中医养生文章精准推荐系统。
用户可在本系统查阅学习适合自己的中医养生文章。
关键词：机器学习 精准推荐 中医养生引言：近年来，传统中医药文化以其独特的魅力和良好的疗效重新受到人们重视和青睐。
3. 设计方案和技术路线
设计方案：一、系统实现第一阶段：建立人群分类模型1. 收集资料，确定人群人群分类体征，构造人群健康数据；2. 尝试PMF、决策树、聚类、k均值等算法，比较性能优异性，选定一种算法最适合本系统运用的算法；3. 确定算法后，训练样本模型，根据预估结果不断迭代。
4. 在后期，通过跟踪、学习用户的兴趣、偏好以及性格特征等信息，实时、准确的发现不同用户对养生知识文章的需求，并对其变化做出适应和调整。
5. 爬取网上养生文章。
4. 工作计划
1-3周：需求分析完成；论文初步完成总体框架4-8周：系统设计完成；论文跟进9-13周：详细设计完成；论文初稿完成13-16周：测试、维护；论文基本完成17-18周：修改论文；系统查错修改；准备答辩
5. 难点与创新点
1．将中医文化以养生知识文章的形式推荐给用户，弘扬传统中医文化，使用户在本平台上学习中医养生健康知识。
2．运用机器学习算法，实现精准推荐。
快速有效的从繁杂的数据中获取有价值的信息。
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