基于协同过滤的购物推荐系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务的迅猛发展，购物网站上的商品数量呈爆炸式增长，用户面临着信息过载的挑战，难以快速找到自己真正感兴趣的商品。

传统的搜索引擎只能根据用户输入的关键词进行匹配，无法准确理解用户的个性化需求。

为了解决这个问题，推荐系统应运而生，其目标是从海量商品中筛选出用户可能喜欢的商品，并推荐给用户，从而提升用户购物体验和平台效益。

2. 本选题国内外研究状况综述

协同过滤推荐算法作为推荐系统领域的核心技术之一，一直是国内外学术界和工业界的研究热点。

近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，协同过滤推荐算法在理论和应用方面都取得了显著的成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕以下几个方面展开：
1.协同过滤推荐算法研究:深入研究不同类型协同过滤算法的原理、优缺点和适用场景，包括基于用户的协同过滤算法、基于物品的协同过滤算法等。

分析各种算法的特点以及在购物推荐场景下的适用性，为系统设计选择合适的算法提供依据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解推荐系统和协同过滤算法的研究现状，以及购物推荐系统的应用案例。

重点关注不同协同过滤算法的优缺点、适用场景以及改进方法，为系统设计提供理论基础。

2.需求分析:对目标用户群体进行调研，收集用户需求，并进行分析，明确系统功能需求和性能需求。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.融合多种数据源:除了传统的用户评分数据，本研究还将尝试融合用户的浏览历史、购买记录、收藏列表等多种数据源，以构建更加全面和准确的用户画像，从而提高推荐的精准度。

2.结合用户购物阶段:用户的购物需求是动态变化的，不同购物阶段的用户行为特征也不尽相同。

本研究将尝试结合用户购物阶段，对用户进行细粒度划分，并针对不同购物阶段的用户采用不同的推荐策略，以提高推荐的个性化程度和有效性。

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.张新征,周涛.个性化推荐系统评价指标综述[j].电子科技大学学报,2016,45(03):416-424.

2.李航.统计学习方法[m].北京:清华大学出版社,2012:190-202.

3.项亮.推荐系统实践[m].北京:人民邮电出版社,2012:43-58.