1. 题目来源
近年来，随着电子商务的迅猛发展和互联网技术的普及，在线购物平台呈现爆炸式增长。
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产品。
传统搜索引擎依赖用户主动输入关键词，无法准确理解用户潜在需求，推荐结果往往不够精准。
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2. 应完成的主要内容
本论文旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的购物推荐系统，并对系统的性能进行测试和评估。
具体需要完成以下主要内容：
1.对协同过滤算法进行深入研究，分析其分类、原理、优缺点以及在购物推荐系统中的应用现状。
2.对购物推荐系统进行需求分析，确定系统功能需求、性能需求和数据需求，设计合理的系统架构和数据库模型。
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3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求
a)在指导老师的指导下，独立完成论文的选题、开题、资料收集、文献阅读、系统设计、编码实现、测试评估、论文撰写等工作。
b)掌握协同过滤推荐算法的基本原理和实现方法，熟悉购物推荐系统的构建流程和关键技术。
c)具备一定的编程能力，能够使用相关编程语言和工具完成系统的开发和测试。
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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
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5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张新征,周涛.个性化推荐系统评价指标综述[J].电子科技大学学报,2016,45(03):416-424.
2.李航.统计学习方法[M].北京:清华大学出版社,2012:190-202.
3.项亮.推荐系统实践[M].北京:人民邮电出版社,2012:43-58.
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