基于混合机制的电子商务个性化推荐研究的开题报告一、研究背景与意义随着互联网技术的不断发展，电子商务已成为人们购物消费的主要渠道之一。面对海量商品，个性化推荐系统已成为提高消费者体验和商家销售额的重要手段。传统的推荐系统往往采用基于用户行为的协同过滤算法，根据用户历史购买、浏览等数据推荐商品。但是，该算法对新用户和长尾商品的推荐效果较差，并且不够精准。为了提高个性化推荐的效果，近年来出现了多种深度学习算法，例如基于神经网络的推荐算法、基于深度学习的推荐算法等。这些算法可以更好地利用用户行为数据和商品属性信息，提高推荐准确度。然而，单一算法往往存在过拟合或欠拟合等问题，需要在实际应用中结合多种算法才能达到更好的效果。因此，本研究旨在利用混合机制，结合传统协同过滤算法和深度学习算法，提高个性化推荐的效果。并且，研究的实现将能够为电子商务平台增加竞争力，提高用户满意度。二、研究内容和方法本研究将以某电子商务平台为例，通过分析用户历史购买和浏览数据、商品属性信息、用户个人信息等多种数据，建立个性化推荐模型。主要研究内容包括：1.建立协同过滤算法模型，并根据用户历史购买、浏览数据，预测用户的购买行为；2.建立深度学习算法模型，利用商品属性信息，预测用户对商品的评分和购买行为；3.结合协同过滤算法和深度学习算法，通过混合机制优化模型的准确度，并提高长尾商品的推荐效果；4.实现模型在某电子商务平台上的应用，并测试模型的推荐准确度、覆盖率、多样性等指标。三、研究计划和进度本研究的具体计划与进度如下：1.文献综述和理论研究（1个月）：阅读相关文献，研究传统推荐算法和深度学习算法，并分析其优缺点；2.数据处理和模型建立（2个月）：收集某电子商务平台的用户行为数据、商品属性信息和用户个人信息等多种数据，进行清洗和处理，并建立协同过滤算法和深度学习算法模型；3.模型优化和实现（2个月）：对协同过滤算法和深度学习算法进行混合，实现模型在某电子商务平台上的应用，并进行测试和验证；4.论文撰写和答辩准备（1个月）：撰写毕业论文，准备答辩。四、参考文献[1]RenJ,ZhangY,ChenLI,etal.Apersonalizedrecommendationsystemfore-commercebasedonintegrationofcollaborativefilteringandimprovedk-nearestneighboralgorithm[J].PloSone,2020,15(1):e0227382.[2]LiH,DaiX,TianX,etal.Personalizede-commercerecommendationbasedonmulti-sourcedatafusionanddeeplearning[J].AppliedIntelligence,2020,50(9):2995-3016.[3]ChenY,HuangH,KangS,etal.Adeeplearning-basedrecommendationalgorithmfore-commerce[J].MultimediaToolsandApplications,2019,78(19):26945-26966.[4]GuoL,ZhangHY,ZhangH,etal.Accuraterecommendationalgorithmfore-commercebasedonhybridmodelofcollaborativefilteringanddeeplearning[J].IETETechnicalReview,2020,37(5):480-491.[5]WuJ,XieR,LiuY,etal.Adeepneuralnetwork-basedhybridrecommendationsystemfore-commerce[J].FutureGenerationComputerSystems,2019,101:456-467.