1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的快速发展和互联网用户数量的激增，购物网站面临着信息过载的挑战，用户难以从海量商品中快速找到自己真正需要的商品。
推荐系统作为解决信息过载问题的重要手段，近年来得到了广泛的应用和研究。
协同过滤推荐算法是推荐系统中应用最为广泛、效果较为显著的算法之一，其通过分析用户历史行为数据，找到用户之间的相似性或商品之间的关联性，进而向目标用户推荐其可能感兴趣的商品。
2. 本选题国内外研究状况综述
协同过滤推荐算法作为推荐系统领域的核心技术之一，一直是国内外学者的研究热点。
1. 国内研究现状
国内学者在协同过滤推荐算法方面取得了一定的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究主要围绕协同过滤推荐算法在购物网站中的应用展开，具体研究内容包括：
1.研究购物网站用户行为数据特征，分析用户购物行为模式，为协同过滤推荐算法的应用提供数据基础。
2.研究和分析不同协同过滤推荐算法的原理和特点，比较各种算法的优缺点，选择适合购物网站应用场景的算法。
3.针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性、冷启动问题等问题，研究改进和优化算法，提高算法的推荐精度和效率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、数据分析法、实验法等方法进行研究。
1.文献研究法：查阅国内外相关文献，了解协同过滤推荐算法、购物网站推荐系统等方面的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.数据分析法：收集购物网站用户行为数据，对数据进行预处理、特征分析等，揭示用户购物行为模式，为协同过滤推荐算法的应用提供数据支持。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对购物网站用户行为数据特征，提出改进的协同过滤推荐算法，以提高算法的推荐精度和效率。
2.结合购物网站实际应用场景，设计和开发基于协同过滤的购物网站推荐系统，并进行实验验证，以评估系统的实用性和有效性。
3.对研究结果进行深入分析和总结，提出改进建议和未来研究方向，为协同过滤推荐算法在购物网站中的应用提供参考。
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] 张新,徐美华,刘群,等.基于深度学习的推荐系统研究综述[J].软件学报,2019,30(01):2-28.
[2] 刘建国,周涛,汪秉宏.个性化推荐系统研究进展[J].自然科学进展,2015,25(10):1119-1131.
[3] 项亮.推荐系统实践[M].北京:人民邮电出版社,2012.
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