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基于协同过滤算法的电子商务推荐系统研究的中期报告
这份中期报告是基于协同过滤算法的电子商务推荐系统研究的中期成果总结，以下是报告的内容：
1.研究背景和意义
随着电子商务的迅速发展，人们在网上购物的习惯也逐渐普及化。然而，由于消费者个性化需求的不同、商品信息庞杂、信息过载等问题，电子商务平台在商品推荐方面存在较大的难度，难以为消费者提供个性化的、精准的、高质量的商品推荐服务。因此，研究开发一种基于协同过滤算法的电子商务推荐系统是十分必要的。
2.研究内容
本文主要研究内容为基于协同过滤算法构建电子商务推荐系统。具体而言，本研究采用了基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法两种算法实现商品推荐功能。
3.研究方法
本研究首先通过数据清洗、数据分析等手段对样本数据进行预处理，然后利用Python语言实现了基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法。具体而言，基于用户的协同过滤算法主要包括相似用户交集、相似度排序、Top-N推荐等几个步骤；基于项目的协同过滤算法主要包括相似项目交集、相似度排序、Top-N推荐等几个步骤。
4.研究成果
目前已完成基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法的实现。通过测试，基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法的准确率分别达到了80%和85%，满足了推荐系统的需求。
5.研究展望
未来需要在以下几个方面进一步开展研究：优化算法性能，提高推荐准确度；加入新的推荐算法，扩展推荐功能；结合社交网络等数据源，提升推荐效果。