基于协同过滤个性化商品推荐的网络商城系统的中期报告一、项目背景随着互联网的快速发展，越来越多的人开始在网络上购物。网络商城系统已成为了人们生活的必要组成部分。网络商城系统能够为顾客提供方便的购物环境，在此过程中，个性化推荐系统是一个重要的功能。目前，商品推荐系统已成为许多电商平台的重要功能。其中，协同过滤算法得到了广泛的应用。但是，针对单一商品、用户的协同过滤算法无法实现精准的个性化推荐，因此需要使用复合协同过滤算法和基于标签的推荐算法等方法来提高推荐的质量。本项目将基于协同过滤个性化商品推荐算法，开发一个网络商城系统，实现精准推荐，并提高用户满意度。二、实施方案1.数据库设计：设计商城系统主要的6张表，包括用户表、商品表、分类表、购物车表、订单表、评价表。其中商品表包含商品ID、商品名称、商品描述、商品价格、商品照片等信息；购物车表包含用户ID、商品ID、数量等信息；订单表包含用户ID、商品ID、下单时间、收货地址、订单状态等信息；2.系统架构本项目系统采用B/S架构，对用户来说具有良好的跨平台支持。系统分为前台和后台，前台提供顾客的购物功能，后台提供管理者的各种管理功能。前台主要功能：a.用户注册、登录；b.商品分类、搜索功能；c.商品详细信息展示及购买；d.购物车、订单管理；e.推荐商品展示。后台主要功能：a.商品管理；b.订单管理；c.用户管理；d.推荐算法管理。3.推荐算法设计本项目将采用基于用户的协同过滤算法。既然采用的是基于用户的算法，那么首先需要将用户与其对某个商品的评价打分联系起来，这里使用评价表（评论ID，用户ID，商品ID，评分，时间，内容）来处理。详细的推荐算法流程如下：（1）统计每个用户的评分数据，得到用户对每个商品的平均分（这里认为打分高于3分为喜欢，否则为不喜欢）；（2）计算每两个用户之间的相似度，这里采用改进的余弦相似度；（3）根据相似度，找到相似度最高的k个用户；（4）根据这k个用户评价过的商品，计算推荐的商品列表。4.界面设计a.首页：商城的基本展示和推荐商品展示；b.商品展示页：商品列表、商品详情展示、商品评价信息；c.购物车：用户的购物车信息及对购物车内商品的删减、修改操作；d.个人中心：用户个人信息查询、订单管理等；e.后台管理：商品、订单、用户、推荐管理等。三、进展情况目前，我们已经完成了系统架构、推荐算法设计和部分界面设计。数据库表的创建和部分代码的编写已经完成。下一步，我们将继续完善界面设计，逐步实现各个功能模块。同时，我们还将进一步改进推荐算法，提高推荐的准确性。四、下一步计划1.完成所有页面的设计；2.完成购物车和订单模块的编写；3.完善推荐算法；4.测试系统，修复已知的bug。