基于Web挖掘的個(gè)性化電子商務(wù)研究的開(kāi)題報(bào)告

基于Web挖掘的個(gè)性化電子商務(wù)研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)已經(jīng)成為人們購(gòu)物的主要方式，越來(lái)越多的消費(fèi)者開(kāi)始選擇在網(wǎng)上購(gòu)物。而電子商務(wù)在推動(dòng)傳統(tǒng)實(shí)體店轉(zhuǎn)型升級(jí)、推動(dòng)新零售等方面作出了巨大貢獻(xiàn)。如何在眾多的電商平臺(tái)中，根據(jù)消費(fèi)者的個(gè)性化需求，提供更有針對(duì)性的商品和服務(wù)，成為電商平臺(tái)亟待解決的問(wèn)題。目前，基于Web挖掘的個(gè)性化推薦系統(tǒng)已成為電商平臺(tái)提高用戶消費(fèi)滿意度和忠誠(chéng)度的有效手段，以及增加銷售額和盈利的利器。因此，本研究選擇了探索基于Web挖掘的個(gè)性化推薦算法在電子商務(wù)平臺(tái)上的應(yīng)用。二、研究意義1.促進(jìn)電商平臺(tái)發(fā)展和營(yíng)銷模式創(chuàng)新基于Web挖掘的個(gè)性化推薦算法可以根據(jù)用戶的歷史行為記錄和搜索關(guān)鍵字，分析用戶的興趣愛(ài)好以及消費(fèi)習(xí)慣，從而在該用戶的個(gè)性化需求基礎(chǔ)上，推薦相關(guān)的商品和服務(wù)。這不僅可以滿足用戶精準(zhǔn)化的購(gòu)物需求，還可以幫助電商平臺(tái)挖掘用戶需求，調(diào)整商品和服務(wù)以及營(yíng)銷策略。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，可以更加符合市場(chǎng)需求和消費(fèi)者的購(gòu)物習(xí)慣，提高電商平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)力。2.為消費(fèi)者提供更好的購(gòu)物體驗(yàn)隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步和發(fā)展，消費(fèi)者對(duì)電商購(gòu)物的需求越來(lái)越高?；赪eb挖掘的個(gè)性化推薦算法可以讓消費(fèi)者更加輕松快捷地找到自己需要的商品和服務(wù)，減少瀏覽過(guò)多的無(wú)用信息，節(jié)約時(shí)間，提高購(gòu)物體驗(yàn)，從而增強(qiáng)消費(fèi)者的購(gòu)物滿意度和忠誠(chéng)度。三、研究方法本研究將以淘寶、京東、天貓等電商平臺(tái)為基礎(chǔ)，從Web挖掘的角度探索基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)、用戶畫(huà)像、商品特征等方面的個(gè)性化推薦算法的實(shí)現(xiàn)方法。主要的研究方法包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗處理、數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法分析和實(shí)現(xiàn)以及測(cè)試驗(yàn)證等。四、創(chuàng)新點(diǎn)和預(yù)期成果1.創(chuàng)新點(diǎn)本研究針對(duì)基于Web挖掘的個(gè)性化推薦算法的應(yīng)用在電子商務(wù)平臺(tái)上的應(yīng)用，有以下幾個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)：（1）將Web挖掘和個(gè)性化推薦算法結(jié)合起來(lái)，探索電子商務(wù)平臺(tái)上的應(yīng)用；（2）研究如何通過(guò)Web挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)用戶畫(huà)像以及商品特征的挖掘；（3）針對(duì)基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦算法，進(jìn)行算法優(yōu)化和改進(jìn)。2.預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括：（1）通過(guò)數(shù)據(jù)采集和清洗處理，建立電子商務(wù)平臺(tái)的用戶歷史行為數(shù)據(jù)集和商品特征集；（2）基于挖掘用戶畫(huà)像和商品特征等信息，探究基于Web挖掘的個(gè)性化推薦算法在電子商務(wù)平臺(tái)上的應(yīng)用；（3）通過(guò)算法實(shí)現(xiàn)和測(cè)試驗(yàn)證，探討如何優(yōu)化和改進(jìn)基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦算法。五、研究計(jì)劃1.第一階段（2022年1月-2022年6月）-熟悉電商平臺(tái)的業(yè)務(wù)和發(fā)展背景-查閱相關(guān)的文獻(xiàn)和資料，了解Web挖掘和個(gè)性化推薦算法的概念和原理-建立電子商務(wù)平臺(tái)的用戶歷史行為數(shù)據(jù)集和商品特征集2.第二階段（2022年7月-2022年12月）-挖掘用戶畫(huà)像和商品特征等信息-探究基于Web挖掘的個(gè)性化推薦算法在電子商務(wù)平臺(tái)上的應(yīng)用-實(shí)現(xiàn)基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦算法并進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證3.第三階段（2023年1月-2023年6月）-分析算法的優(yōu)缺點(diǎn)和存在的問(wèn)題-優(yōu)化和改進(jìn)基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦算法-撰寫(xiě)畢業(yè)論文4.第四階段（2023年7月-2023年9月）-完成畢業(yè)答辯-修訂畢業(yè)論文-成果相關(guān)信息的推廣和轉(zhuǎn)化六、參考文獻(xiàn)[1]郭偉峰,黃玉霞,&龍林.(2016).基于Web挖掘的個(gè)性化數(shù)據(jù)分析應(yīng)用研究.計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索,10(11),1301-1310.[2]朱海龍,張煥,&王崇亮.(2017).基于深度學(xué)習(xí)的電商網(wǎng)站個(gè)性化推薦算法研究.數(shù)據(jù)分析與知識(shí)