B2C电子商务中商品推荐模型研究的中期报告本次中期报告旨在介绍B2C电子商务中商品推荐模型的研究进展。商品推荐模型是电子商务平台中常用的一种技术，通过对用户历史行为和偏好进行分析，为用户推荐感兴趣的商品，从而提高用户购买率和平台的销售量。本研究的基本思路是，利用机器学习和数据挖掘技术，从海量的用户数据中发掘用户的行为规律和偏好，将用户分为不同的群体，并针对不同的群体设计个性化的商品推荐策略。在研究过程中，我们采集了一个B2C电商平台的数据集，并对其进行了预处理和特征工程。我们构建了一个用户-物品矩阵，表示每个用户对每个商品的打分情况。由于矩阵的稀疏性，我们采用了基于矩阵分解的方法，将原始矩阵分解为两个低维矩阵，再通过最小化损失函数来优化模型的参数。在模型训练过程中，我们采用了交叉验证的方法，将数据集分为训练集和测试集，以验证模型的效果。我们比较了多种不同的算法，包括基于矩阵分解的方法、基于内容的推荐算法和基于协同过滤的算法，在测试集上进行了实验比较，得出了最佳的模型参数和性能。当前的研究工作还在继续进行中。接下来我们将进一步探究如何构建更加准确和可靠的用户模型，并结合时间序列和社交网络等因素，进一步提高商品推荐的质量和效率。