基于关联规则的个性化推荐系统研究与应用的中期报告一、研究背景随着电子商务的发展，个性化推荐系统成为了电商平台的重要组成部分，它通过分析用户的历史购买记录和行为数据，为用户推荐感兴趣的商品，提高用户体验。而关联规则是挖掘用户行为数据中频繁出现的商品之间的关联关系的一种有效方法，因此将关联规则应用于个性化推荐系统中具有很大的实用价值。二、研究目标本研究旨在探索基于关联规则的个性化推荐系统的研究与应用，具体目标包括：1.掌握关联规则挖掘的方法和流程，包括数据预处理、频繁项集和关联规则的挖掘等。2.研究如何基于挖掘出的关联规则进行个性化推荐，探索不同的推荐算法和方法。3.设计并实现一个基于关联规则的个性化推荐系统原型，对系统的效果进行测试和评估。三、研究内容1.数据预处理：对电商平台的用户数据进行清洗和转换，包括去重、缺失值处理、数据格式转换等。2.关联规则挖掘：利用Apriori算法挖掘出频繁项集和关联规则，并进行评估和筛选。3.个性化推荐算法：根据关联规则，设计不同的个性化推荐算法，并比较它们的效果，包括基于用户历史行为和基于用户兴趣偏好的推荐算法等。4.系统设计和实现：基于Python语言和MySQL数据库，设计并实现一个基于关联规则的个性化推荐系统，包括前端展示页面和后端数据处理和算法实现。5.测试和评估：利用电商数据集进行测试和评估，包括准确率、召回率和F值等指标。四、研究意义本研究对于提高电商平台的用户体验和购物效率有重要意义，它可以通过基于用户历史行为和兴趣偏好的推荐，推荐更符合用户需求和兴趣的商品，增强用户的购买意愿，提高电商平台的收入和盈利能力。另外，本研究还对于关联规则挖掘方法和个性化推荐算法的探索和实践具有借鉴和总结意义，为后续研究提供经验和思路。