1. 研究目的与意义
近年来，随着网络的普及和互联网的飞速发展，网上购物由于其方便性以及价格等方面的优势，逐渐成为许多人购物时的首选。
网络购物区别于传统的实体店，需要购买的东西更加一目了然，可以快速的找到多种符合顾客需要的物品。
因此，网上购物能够更加深度的挖掘用户的购买需求，这就需要网站本身对于用户的潜在购买物品进行挖掘。
2. 课题关键问题和重难点
1.网站前台页面的设计与美化2.后台数据库的设计，包括前后台的连接，保存客户的购买记录3.确认使用何种数据挖掘的算法4.通过数据库保存的用户记录使用相应的算法将得出的物品，推荐给客户课题难点问题：1.网站的设计：网站整体风格的设计与规划2.数据库的设计：需要存储每个客户的购买记录，因此数据相对来说比较庞大，需要合理的设计。
3.具体使用数据库中客户的购买记录进行算法计算时的设计，这是最为关键的步骤需要将算法语句在完整正确的前提下，尽量简洁。
3. 国内外研究现状（文献综述）
1、数据挖掘（1）数据挖掘的发展 数据挖掘是指通过统计学和机器学习等方法从大量的数据中发现隐藏的信息的技术。
阶段一：电子邮件阶段。
从70年代开始，电子邮件的通讯量开始每年逐步增长。
4. 研究方案
（一）研究思路： 通过观察分析目前主流的网上书店的推荐算法，在实际试验后加入到自己设计的网站中去（二）研究方法： 1.文献资料法：查阅相关的数据挖掘的书籍和资料。
2.实际考察：在亚马逊等网站实际购买书籍后观察推荐算法，在自己设计的网站中购买后查看推荐之间的区别。
3.统计法：对获得的数据和情况进行整理。
5. 工作计划
本课题的研究期限为4个月左右，2022年2月开题，2022年6月结题。
主要分为：2022年3月13日~5月31日 进行毕业设计具体工作： 第1-2周：完成系统的需求、提出具体设计方案，准备好相关软硬件资源。
第3-4周：撰写开题报告。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
