基于移动平台的电商个性化推荐系统研究的中期报告.docx

基于移动平台的电商个性化推荐系统研究的中期报告
1.研究背景和意义
电子商务已经成为人们购物的主要方式之一，但是用户面对着日益增长的商品数量和复杂的购物环节，容易出现信息过载和购买决策困难等问题，因此，推荐系统成为了电商企业提高销售额和用户体验的重要工具。移动端作为一个快速、便捷的购物方式，已经成为了电商平台的必备选择。因此，在移动端基于个性化推荐的电商系统的研究，具有重要的理论和实践意义。
2.研究内容和进展
本研究以移动端为平台，以个性化推荐为核心，在深入研究用户行为数据及个性化推荐算法的基础上，设计和实现了一个电商个性化推荐系统。
目前，我们已经完成了以下工作：
2.1数据收集和预处理
通过电商网站的访问日志和用户行为，收集了大量的用户数据。针对这些数据，进行了数据清洗、分析和转换，以便后续的处理和分析。
2.2个性化推荐算法的选择和设计
在对当前流行的协同过滤、内容过滤等推荐算法进行了研究和分析后，我们选择了基于用户兴趣相似性的协同过滤算法作为个性化推荐算法，并在其基础上提出了一种基于时间因素的算法改进。
2.3系统架构和设计
基于以上算法、数据和前期相关研究的成果，我们设计了一个移动端电商个性化推荐系统的架构和具体流程。该系统包括了数据收集、处理、存储、个性化推荐和用户评价等模块。
3.下一步工作和展望
目前，系统已经可以初步运行，并对一部分用户进行了个性化推荐。针对如何提高推荐准确度和实现对大量用户的支持等问题，我们将继续完善该系统，下一步的工作主要包括以下几个方面：
3.1数据的扩充和优化
将增加数据种类和数据量，深入探究用户的需求和行为模式，更好地把握用户的兴趣点，并提高数据预处理的质量。
3.2推荐算法的优化和改进
在现有算法的基础上，将进一步改进算法，并将包括时间因素等因素的影响纳入推荐算法中，提高推荐准确度。
3.3系统功能的完善和扩展
将进一步完善系统的功能和交互方式，同时将支持更多的商品种类和用户群体，进一步提升用户体验。
针对以上工作，我们将进一步深入探究，争取在研究中取得更好的成果。