养生问智库平台设计与实现文献综述摘要：着眼于养生知识推荐，采用HTML php开发技术，采用B/S三层架构，研究利用上下文的改进的协同过滤算法，在协同过滤推荐算法基础上了增加时间、地点相关信息的比重，用于给用户精确推荐合适的文章，在此基础上将根据覆盖率等评测指标进行评估和改进。
关键词：养生；个性化推荐；协同过滤引言随着社会的发展，人们的经济收入与生活质量也越来越高，但快节奏生活导致的亚健康状况也越来越多，由此，人们对于养生的追求变的迫切。
进而催生出关于养生的各方面需求，而中医作为中华传统文化的重要组成部分，其以人为本，尊重生命的思想让很多人的目光转移到中医养生上来。
1. 研究背景及现状1.1互联网 养生 2012年11月，互联网 理念被提出，近年来，随着互联网 成为国家重要战略，互联网 也成为了一种全新的发展模式、经济形态和思维方式[1]，形形色色的行业都踏上了互联网 的列车，得到了良好的发展，而养生文化传播行业面对如何从大量的信息中自动找出用户想要的需要的信息的问题成为了核心问题。
互联网因其具有互动、便捷、即时以及强大的个人信息采集和自动感知能力等特点，更容易被大众接受和认可,为解决这一问题提供了理想的平台[2-5]。
1.2现状随着互联网的迅速崛起，用户虽然能更多地接收到来自各种应用渠道的信息，但大部分还是靠原始的搜索、查找等方式寻找自己感兴趣的养生知识，这就导致了难以快速地定位到自己想要的需要的信息。
而现有系统一般仅实现基本的知识检索和浏览功能，还需要实现个性化推荐，帮助用户以更为简易、高效的方式获取知识[6-7]。
因此，利用互联资源进行养生知识在线阅读，并结合多方面的因素为用户产生个性化推荐结果存在市场需求，也能促进中医更好的传播发展。
2.文章主要算法研究目前在推荐算法方面有很多相关算法研究，常用的知识推荐算法主要是协同过滤算法，但养生尤其是中医养生是因人而异，因时而异，所以单单协同过滤推荐是不太够的，项亮在《推荐系统实践》[8]一文中介绍了利用上下文信息推荐算法和协同过滤算法。
