基于协同过滤的电商商品推荐系统的设计与开发开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务的快速发展，电商平台上的商品种类和数量急剧增加，用户面临着信息过载的挑战，难以快速找到自己感兴趣的商品。

传统的商品推荐方式，例如基于规则的推荐或基于内容的推荐，存在推荐准确率低、个性化程度不足等问题。

为了解决这些问题，本课题研究基于协同过滤的电商商品推荐系统，旨在提高商品推荐的准确性和个性化程度，提升用户购物体验，促进电商平台的销售增长。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着电子商务和推荐系统的快速发展，协同过滤推荐算法作为一种经典且有效的推荐方法，受到了国内外学者的广泛关注和研究。

1. 国内研究现状

国内学者在协同过滤推荐算法方面取得了一系列的研究成果，主要集中在以下几个方面：1.改进协同过滤算法：针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性、冷启动问题等，国内学者提出了一系列改进算法，例如：-基于矩阵分解的协同过滤算法：将用户-商品评分矩阵分解为低维的用户特征矩阵和商品特征矩阵，有效缓解了数据稀疏性问题。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题的主要研究内容如下:1.电商平台数据分析:研究电商平台的用户行为数据特点，包括数据规模、数据稀疏性、用户行为模式等，为推荐算法的设计提供依据。

2.协同过滤推荐算法研究:研究基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法，比较两种算法的优缺点和适用场景，并针对电商平台数据特点进行改进和优化，提高推荐算法的准确性和效率。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用以下研究方法和步骤：1.文献调研法:通过查阅国内外相关文献，了解电商商品推荐系统、协同过滤算法等方面的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本课题的研究提供理论基础和参考依据。

2.数据分析法:收集和分析电商平台的用户行为数据，例如用户的浏览记录、购买记录、收藏记录等，利用数据分析方法，例如统计分析、聚类分析等，挖掘用户的兴趣偏好和行为模式，为推荐算法的设计提供数据支持。

3.算法设计与实现:研究和选择合适的协同过滤算法，例如基于用户的协同过滤算法、基于物品的协同过滤算法等，并根据电商平台的数据特点和需求，对算法进行改进和优化，提高算法的准确性和效率。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面:1.针对电商平台数据特点进行算法优化:针对电商平台数据稀疏性、冷启动等问题，对传统的协同过滤算法进行改进和优化，例如结合用户demographic信息、商品属性信息等，以提高推荐算法的准确性和鲁棒性。

2.结合用户行为模式进行个性化推荐:通过分析用户的浏览历史、购买记录、收藏记录等，挖掘用户的兴趣偏好和行为模式，例如用户的短期兴趣、长期兴趣、潜在兴趣等，以实现更加精准的个性化推荐。

3.设计用户友好的交互界面:设计简洁、直观、易于用户理解和操作的交互界面，例如可视化的推荐结果展示、用户反馈机制等，以提升用户的使用体验和满意度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]张蕾,郭志刚,王晓峰.基于spark的混合协同过滤推荐算法[j].计算机应用,2017,37(s2):173-177,192.

[2]黄立威,宁宣熙,王晓玲.基于用户-项目双聚类的协同过滤推荐算法[j].计算机科学,2017,44(s1):439-443.

[3]李勇,王亚东,王辉,等.融合用户评论信息的协同过滤推荐算法[j].计算机科学,2018,45(11):104-109.