1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的迅猛发展，用户面对海量的商品信息，如何快速、准确地找到自己需要的商品成为一个难题。
个性化推荐系统应运而生，它能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐感兴趣的商品或服务，提高用户体验和平台效益。
协同过滤技术作为个性化推荐系统中最为经典和应用广泛的技术之一，一直受到学术界和工业界的广泛关注。
2. 本选题国内外研究状况综述
协同过滤技术自提出以来，便成为推荐系统领域的研究热点。
近年来，随着电子商务的快速发展，协同过滤技术在电子商务个性化推荐系统中的应用研究也取得了丰硕成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深入研究协同过滤技术的原理和分类，分析不同协同过滤算法的优缺点以及适用场景，为电子商务个性化推荐系统选择合适的算法提供依据。
2.分析电子商务个性化推荐系统的特点和需求，研究如何将协同过滤技术应用于解决电子商务推荐问题，例如用户画像构建、商品推荐、精准营销等。
3.针对协同过滤技术面临的数据稀疏性、冷启动等问题，研究相应的解决方案，例如基于内容的推荐、基于知识的推荐、混合推荐等，提高推荐系统的精度和效率。
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，按照以下步骤展开：1.文献研究阶段：系统地收集和研读国内外关于协同过滤技术、电子商务个性化推荐系统等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和研究方向。
2.案例分析阶段：选择典型的电子商务平台作为研究对象，分析其个性化推荐系统的现状和存在的问题，以及如何应用协同过滤技术提升推荐效果，为本研究提供实践依据。
3.实验研究阶段：设计并实现一个基于协同过滤技术的电子商务个性化推荐系统，利用真实或模拟的电子商务数据集进行实验，验证系统的性能和效果，并对实验结果进行分析和讨论。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：1.将协同过滤技术与电子商务个性化推荐系统相结合，深入研究协同过滤技术在解决电子商务推荐问题中的应用方法和技术路径。
2.针对协同过滤技术面临的数据稀疏性、冷启动等问题，提出相应的解决方案，例如结合用户人口统计学信息、商品属性信息等，提高推荐系统的精度和效率。
3.设计并实现一个基于协同过滤技术的电子商务个性化推荐系统，并通过实验验证系统的有效性，为电子商务平台提供参考和借鉴。
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.电子商务个性化推荐系统中协同过滤算法研究[J].计算机工程与应用,2017,53(14):58-62.
[2] 刘洋,李晓东.基于改进协同过滤算法的电子商务推荐系统[J].计算机应用研究,2018,35(10):3074-3078.
[3] 王志强,张永忠.基于用户兴趣模型和协同过滤的个性化推荐算法[J].计算机工程与设计,2019,40(06):1682-1688.
