面向电子商务的个性化推荐技术研究的开题报告一、选题意义：随着电子商务的迅猛发展，越来越多的商家将目光瞄向了个性化推荐技术。个性化推荐技术可以极大地提高电商网站的用户体验，促进用户购买决策，增加商家的销售额。个性化推荐技术是通过分析用户的历史行为数据和兴趣偏好，为用户推荐其可能感兴趣的商品或服务。因此，个性化推荐技术在电子商务中起到了非常重要的作用。二、选题目标：本文旨在研究电子商务中的个性化推荐技术，从而提高网站的用户体验，促进商家的销售额。具体目标如下：1.分析目前电子商务中的个性化推荐技术，探究其优缺点。2.研究用户行为数据分析方法，掌握如何从用户行为数据中获取有用信息，为个性化推荐提供依据。3.分析个性化推荐的用户满意度评估方法，从而评价推荐算法的优劣。4.基于以上研究结果，设计并实现一种能够更好地提高网站用户体验、促进商家销售额的个性化推荐系统。三、研究内容和方法：1.个性化推荐技术的研究：（1）协同过滤算法（2）内容过滤算法（3）基于深度学习的推荐算法2.用户行为数据分析方法的研究：（1）关联规则挖掘（2）聚类方法（3）分类算法3.用户满意度评估方法的研究：（1）RMSE（2）MAE（3）准确率、召回率、F1值等指标4.个性化推荐系统的设计和实现：（1）基于以上研究结果，设计一种符合电子商务的个性化推荐算法。（2）使用Python等相关技术，实现个性化推荐系统。四、预期成果：1.深入理解电子商务中的个性化推荐技术，熟练掌握用户行为数据分析方法和用户满意度评估方法。2.实现一种符合电子商务的个性化推荐算法，并将其集成到个性化推荐系统中。3.通过实验对比，验证所设计的个性化推荐算法的可行性和有效性。五、参考文献：[1]任智霞.电商平台个性化推荐技术及其研究趋势[J].现代电子技术,2017,40(17):96-98.[2]张洁君,兰静.电子商务个性化推荐技术及应用[J].现代信息,2019(01):165-166.[3]陈彦鑫,翁迎鹏.基于用户行为数据分析的电商个性化推荐技术研究[J].智能系统学报,2019,14(01):43-50.[4]郑珊珊,江眉,黄钦友.基于深度学习的电商个性化推荐算法研究[J].计算机科学与探索,2018,12(10):1797-1805.[5]王晓晖.电商网站个性化推荐算法研究综述[J].计算机工程,2018,44(12):235-240.