1. 研究目的与意义
1.1 研究背景
随着电子商务的快速发展，用户的在线购物需求也在不断增加。然而，在众多的商品信息中，用户往往需要花费大量的时间来查找适合自己的商品。因此，如何提高用户的购物体验，提供更有针对性的商品推荐，已经成为了电子商务行业的热点课题。
2. 研究内容和预期目标
2.1 研究内容
本课题研究内容是关于智能化商品推荐系统的研究。在研究过程中，需要对用户的购物偏好进行全面分析，并对商品数据进行分析；接着选择合适的推荐算法，实现智能化商品推荐系统；最后评估系统效果，并进行改进。具体如下几方面：
（1）用户购物偏好的分析与挖掘：研究中需要对用户的购物偏好进行全面的分析，挖掘用户的购物行为、偏好、需求等信息，为智能化推荐系统的设计提供依据。
3. 研究的方法与步骤
基于用户购物偏好的智能化商品推荐系统是一种应用于电子商务的推荐算法，其通过分析用户历史购物记录，对用户的偏好和习惯进行评估，并针对性地向其推荐商品，其中主要采用了协同过滤算法和皮尔森相关系数。
协同过滤推荐算法是一种基于用户之间的相似性来生成推荐列表的算法。这类算法通常会使用用户的历史行为数据来计算相似性，例如购买记录、评分记录等。根据用户之间的相似性来推荐其他用户喜欢的物品。
(1) 优点：无需获取明确的物品特征，只需要用户的行为数据。无需预先知道用户的兴趣，可以随着用户行为的变化而更新推荐。可以推荐新物品。
4. 参考文献
[1] 赵丹丹，李明. 基于协同过滤的智能化电商推荐系统研究[J]. 计算机科学与技术，2018, 43(6): 1133-1137.
[2] Wang, J., amp; Zhang, Q. (2017). A recommendation algorithm based on improved singular value decomposition. In 2017 International Conference on Information Science and Technology (pp. 551-556).
[3] 张志涛，陈玉琳. 基于协同过滤的电商推荐系统研究[J]. 南京理工大学学报，2015, 39(6): 823-827.
5. 计划与进度安排
12月15日至1月31日 搜集资料，根据任务书内容，撰写开题报告
2月 1日至2月28日 阅读相关参考文献，翻译英文资料
3月1日至3月31日 完成原型系统的设计与实现
