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1. 研究目的与意义（文献综述）
研究目的：电子商品兴起引起的网购时代，各种各样的商品都可以在网上进行购买，网购确实给购买者带来了很多便利，“不出门就可把商品带回家”也给用户节省了很多时间。然而，随着电子商务规模不断扩大，商品种类和数目快速增长，从而信息过载的现象不断出现，消费者也面临越来越多的选择。于是个性化推荐系统也成了热门话题。尽管当前推荐技术已经取得了较大进展，但如何更加深入把握住用户的购买偏好，提高推荐效率依然是需要解决的难题。这里通过粗糙集研究方法集中商品属性数据约简，研究商品属性对用户决策的影响，为个性化推荐打下坚实基础。
研究意义：在推荐过程中，商品属性，相关类型的商品，重复购买周期等因素，都会影响用户的购买行为。商家提供了千千万万个商品，反而用户会迷失他们的方向。花了一两个小时，但最后却什么都没买的情况也时常发生。这就很容易让商家流失客户。因此如何通过研究商品属性提高对用户决策行为的把握，就显得及其重要。研究商品属性绝对不是最终目的。通过对商品属性进行归类研究，探讨不同商品属性对用户购买决策行为影响程度，遵循客户体验，进而提高个性化推荐效率。这无论对购买者还是商家来说都是很有意义的。
国内研究现状：研究较全面深入，商品属性集方面的研究也很深入。2006年，左仁淑等人研究了不同产品类别下顾客价值对品牌忠诚度的影响。2014年，陈浩等人研究了产品的品牌、认知、形象、消费者的感官体验及情感体验的影响。常用方法有：协同算法、聚类算法等。主要为了实现个性化流程设计和推荐。
2. 研究的基本内容与方案
研究的基本内容：本文主要研究商品属性对用户购买决策行为的影响，研究方法为粗糙集，主要内容包括：
（1）粗糙集在商品属性约简方面的现状分析；
3. 研究计划与安排
第1-4周：收集和整理资料。
第5-6周：拟定提纲，提交开题报告。
第7-13周：撰写论文初稿和修改稿,保持与指导教师的沟通。
4. 参考文献（12篇以上）
[1] 刘苗苗黄沛.在线评论有用性的实证研究述评与展望.未来与发展.2017年12期.ISSN：1003-0166.
[2] 高长元黄凯王京张树臣.基于商品属性值和用户特征的协同过滤推荐算法.计算机工程与科学.2017年12期.ISSN：1007-130X.中文核心期刊
[3] 星雨.基于商品属性集的个性化推荐研究.中国地质大学（北京）.2017-12-01.
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