1. 题目来源
#题目来源：
随着电子商务的蓬勃发展和互联网信息的爆炸式增长，消费者面临着海量的商品信息，难以快速找到符合自身需求的商品。
传统的购物推荐系统往往只考虑单一因素，如用户的历史购买记录或商品的热门程度，难以满足用户个性化、多样化的购物需求。
为了解决上述问题，本课题拟开发一个“基于推荐算法的混合多准则购物推荐系统”。
2. 应完成的主要内容
#应完成的主要内容：
本课题旨在开发一个基于推荐算法的混合多准则购物推荐系统，需要完成以下主要内容：
1.需求分析与系统设计:对目标用户群体进行调研，分析其购物行为和偏好，明确系统的功能需求和性能需求。
设计系统的整体架构，包括数据层、推荐算法层、用户交互层等，并确定各模块之间的交互关系。
2.数据收集与处理:从电商平台、社交媒体等渠道收集用户数据和商品数据。
3. 基本要求及完成的成果形式
#基本要求及完成的成果形式
##基本要求:
1.研究方法:应采用科学的研究方法，如文献研究法、案例分析法、实验法等，进行系统的研究。
2.技术路线:应选择合适的技术路线，如Python、Java等编程语言，TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，MySQL、MongoDB等数据库，并合理使用相关技术和工具。
3.数据来源:数据来源应真实可靠，可以采用公开数据集、爬虫技术获取数据或自行设计问卷调查等方式获取。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张新征,杨建英,李文.基于标签和评论挖掘的混合推荐系统[J].计算机应用,2017,37(11):3151-3156 3162.
[2] 孙远帅,李莉,陈东林,等.融合多源信息的跨领域混合推荐算法[J].计算机应用研究,2022,39(12):3775-3779.
[3] 王文静,邓贵仕.面向多准则的群组推荐方法研究综述[J].计算机科学,2020,47(9):21-30.
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