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电子商务个性化推荐系统中协同过滤技术的研究和应用开题报告

 2022-01-11 17:01:51  

全文总字数:1580字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着互联网技术和电子商务的迅速发展,网络数据呈爆炸式增长,各式各样的信息和服务充斥着网络。

人们在日常网络购物中能接触到越来越多的信息,但同时也增加了其找到对自己有用信息的难度,用户在大量的产品信息中难以找到需要的商品,因此电子商务推荐系统应运而生,但当前的电子商务推荐系统在实际运用当中还相当不成熟,仍然存在许多问题。

选题的目的是希望通过一段时间的学习和研究,能够熟悉掌握协同过滤技术的算法模型,通过对其算法的改进,修正传统协同过滤技术中的一些问题和不足,使其能够更加适用于电子商务个性化推荐,从而使人们能够享受更加智能便捷的网络生活。

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2. 研究的基本内容

主要研究协同过滤技术的算法模型以及在电子商务个性化推荐中具体应用方式,在此基础上,发现协同过滤算法在当今电子商务中应用的问题和不足。

基于发现的问题和不足,研究协同过滤算法的改良算法,使其更适合当今电子商务中的个性化推荐的应用。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1.确立论文题目,得出研究方向和研究计划 2.15-3.01

2.查阅资料,阅读文献,完成开题报告以及任务书 3.01-3.13

3.完成中英文摘要 3.14-3.20

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4. 参考文献

郭艳红,推荐系统的协同过滤推荐算法与应用研究【D】.大连理工大学博士学位论文.2008黎星星,黄小琴,朱庆生.电子商务推荐系统研究【J】.计算机工程与应用.2004,38(11):200-204.Han J W,Kamber M.Data mining:Concepts and Techniques[M].Morgan Kaufmann Publishers Inc.2006.Lin J L.Dunham M H.mining Association Rules:Anti-Skew Algorithms[c].In proceeding of the 14th International Conference on Data Engineering.1998,486-493

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