1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网技术的快速发展和智能手机的普及，移动电子商务蓬勃发展，已成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，海量的商品信息也为用户带来了信息过载的困扰，用户难以从众多商品中快速找到自己真正需要的商品。
因此，如何为用户提供精准、个性化的商品推荐服务，已成为移动电子商务平台亟需解决的关键问题之一。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，协同过滤推荐算法在电子商务领域得到了广泛的应用和研究，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在协同过滤推荐算法方面做了大量研究，并在移动电子商务领域取得了一些成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将在分析移动电子商务环境和用户行为特点的基础上，对传统的协同过滤算法进行改进和优化，设计并实现一个基于协同过滤的移动电子商务推荐系统，并通过应用实例验证其有效性。
1. 主要内容
1.移动电子商务环境与用户行为分析：研究移动电子商务环境的特点，包括移动设备、移动网络、移动用户行为等，分析其对推荐算法的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究、案例分析、实验研究等方法，具体步骤如下：1.文献研究：通过查阅国内外相关文献，了解移动电子商务、推荐系统、协同过滤算法等领域的研究现状，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.案例分析：分析国内外典型的移动电子商务平台，如淘宝、京东、亚马逊等，研究其推荐系统的功能、特点和技术实现，为本研究提供借鉴和参考。
3.实验研究：设计并实现一个基于协同过滤的移动电子商务推荐系统，通过实验验证其性能，并对实验结果进行分析和评估。
5. 研究的创新点
1.针对移动电子商务环境的特点，对传统的协同过滤算法进行改进和优化，提出一种更适用于移动电子商务环境的推荐算法。
2.将移动环境下的用户行为特征，如地理位置、时间、移动设备等信息融入到协同过滤算法中，以提高推荐的精准度和个性化程度。
3.设计并实现一个基于协同过滤的移动电子商务推荐系统，并通过应用实例验证其有效性。
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] 张洁,王强.电子商务推荐系统中协同过滤算法的研究[J].计算机工程与应用,2022,58(20):148-154.
[2] 刘畅,张永库.融合用户评论和动态兴趣的协同过滤推荐算法[J].计算机应用研究,2022,39(12):3689-3695.
[3] 孙远,黄发良.基于用户兴趣模型的移动电子商务个性化推荐系统[J].计算机应用,2021,41(04):1093-1100.
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