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考虑商品重复购买周期的推荐方法研究的开题报告 一、研究背景 现在的电商平台为了提升用户购物体验和促进用户消费,常常会根据用户的历史购买记录和偏好向其推荐相关的商品,这种基于用户行为数据的商品推荐已经成为了电商平台中不可或缺的一部分。但是目前大部分的商品推荐算法仅仅考虑了单次购买,而没有考虑商品的重复购买周期。对于一些周期性购买的商品,如日用品、保健品、季节性商品等,如果能够在适当的时间提醒用户再次购买,不仅可以提高用户满意度,也可以增加平台销售额。 二、研究目的 本研究旨在探究一种基于商品重复购买周期的推荐方法,通过分析用户购买历史记录、商品属性等信息,预测用户下一次购买该商品的时间,并通过推荐算法提前向用户推荐相关商品。本研究的目的在于: 1.提高电商平台的销售额和用户满意度。 2.对于周期性商品,给出更加有针对性的商品推荐。 三、研究内容 1.考察周期性商品的购买周期和购买数量等特征。 2.探究商品和用户属性对下一次购买时间的影响。 3.基于用户的购买历史记录和商品属性等信息,构建适用于预测商品下一次购买时间的模型。 4.基于预测模型,建立适用于推荐用户适当购买该商品的周期模型和推荐算法。 5.通过实验验证模型的可行性和推荐算法的有效性。 四、研究方法 本研究将采取以下研究方法: 1.数据采集:收集电商平台上的用户购买数据和商品属性数据。 2.数据预处理:清洗和处理数据,抽取有价值的特征。 3.模型构建:基于机器学习模型构建商品下一次购买时间的预测模型。 4.模型优化:通过参数调整、特征选择等方式优化预测模型。 5.算法实现:基于预测模型,设计适用于周期购买商品推荐的算法。 6.实验验证:通过实验验证模型的准确性和推荐算法的有效性。 五、论文结构 本研究的论文将分为以下部分: 1.绪论:介绍本研究的背景和意义,概述研究方法和研究内容。 2.相关工作:介绍相关领域的研究成果和应用。 3.数据预处理:介绍如何对数据进行清洗和处理,提取有价值特征的方法。 4.预测模型构建:介绍预测模型的构建方法和模型选择。 5.周期模型和推荐算法设计:基于预测模型设计适用于周期性商品的推荐算法。 6.实验与分析:介绍实验数据的采集和实验环境,通过实验验证模型的准确性和算法的有效性。 7.结论:总结本研究的研究成果和思考未来工作。 六、研究意义 随着电商平台的不断发展和智能化的进步,商品推荐算法已经成为了电商平台中的重要一环。本研究提出了一种基于商品重复购买周期的推荐方法,利用用户和商品历史记录、属性等信息,预测用户下一次购买该商品的时间,并进行相关推荐。本研究在实践中对于提高电商平台的销售额和用户满意度具有积极的意义,也为基于用户行为的推荐算法提供了一种新的思路和方法。