1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的迅猛发展，网上购物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消费者带来了选择困难，传统网上商城千篇一律的商品展示方式难以满足消费者个性化的购物需求。
如何精准地了解客户偏好，并向其推荐心仪的商品，已成为电商平台提升用户体验、增强用户粘性、提高销售转化率的关键所在。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着互联网技术的快速发展和电子商务的兴起，个性化推荐系统作为解决信息过载和满足用户个性化需求的关键技术，得到了学术界和工业界的广泛关注和研究。
国内研究现状：国内学者在个性化推荐系统领域取得了一定的研究成果，主要集中在推荐算法的改进和应用方面。
例如，一些学者提出了基于用户人口统计学特征、浏览历史、购买记录等信息的协同过滤推荐算法，以及基于内容分析、关联规则挖掘等技术的个性化推荐方法。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题主要研究内容包括：
1.客户偏好分析：研究如何从用户的浏览历史、购买记录、收藏行为、评价信息等数据中提取用户的兴趣特征，并采用合适的算法构建用户偏好模型，实现对用户偏好的准确刻画。
2.推荐算法研究：研究和比较各种推荐算法的优缺点，包括协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等，并根据本课题的实际需求选择合适的算法或进行改进，以实现精准的商品推荐。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段:深入研究国内外关于客户偏好分析、推荐算法、网上商城系统等方面的相关文献，了解相关领域的研究现状、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技术参考。
2.需求分析阶段:对目标用户进行问卷调查、访谈等，了解用户的需求和期望，并结合实际情况，确定系统的功能需求、性能需求、安全需求等，为系统的设计和开发提供依据。
3.系统设计阶段:根据需求分析的结果，设计系统的总体架构、数据库模型、推荐引擎算法、用户界面等，并选择合适的开发技术和工具，为系统的实现做好准备。
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.客户偏好模型的构建:针对现有客户偏好模型难以准确刻画用户兴趣动态变化的问题，本课题将结合用户短期兴趣和长期兴趣，构建一种基于多源数据融合的动态客户偏好模型，以提高推荐系统的精准度。
2.推荐算法的改进:针对现有推荐算法存在的数据稀疏性、冷启动等问题，本课题将研究和改进一种基于深度学习的混合推荐算法，结合用户行为数据和商品内容信息，提高推荐结果的多样性和新颖性。
3.系统功能的创新:本课题将在传统的网上商城系统基础上，增加个性化推荐、智能客服、虚拟试衣间等功能，提升用户购物体验，增强用户粘性。
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,王晓峰.基于用户偏好的个性化推荐算法研究[J].计算机应用与软件,2023,40(01):236-241.
2.刘洋,张永库.基于用户偏好的跨域推荐算法研究综述[J].计算机科学,2022,49(S2):27-37.
3.李静,李晓东.基于电商平台的用户偏好推荐系统设计与实现[J].电子技术与软件工程,2022(19):122-125.
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