基于商品特征属性的排序算法研究的中期报告.docx

基于商品特征属性的排序算法研究的中期报告
中期报告
一、选题背景
在当今互联网时代，电商平台已成为日常生活中不可或缺的一部分，人们在其中购买商品的种类五花八门，但不同的商品对人们的需求程度各异，因此如何根据商品特征属性为人们提供更好的购物体验成为了电商平台必须要考虑的问题。其中，商品排序算法起着至关重要的作用，它可以通过分析不同商品特征属性的重要性指标，为用户提供符合他们实际需求和期望的商品推荐顺序。因此，本研究旨在探究基于商品特征属性的排序算法，以此为用户提供更加智能化和个性化的商品推荐服务。
二、目标与进展
本研究的目标是针对当前电商平台中普遍使用的采用简单的销量、评价等单一指标的商品排序策略，开展基于商品特征属性的排序算法研究。在此基础上，我们将探究不同的商品特征属性指标在排序中的重要程度，并通过实验和评估不同算法的表现，以期为电商平台提供更为准确、智能化和体验优化的商品推荐服务。
在目标的基础上，我们已完成以下研究工作：
1.研究了当前常见的商品排序策略，分析了其存在的问题及不足，提出了本研究的必要性和可行性。
2.调研了国内外关于基于商品特征属性的排序算法的研究及其应用情况，了解了当前最先进的研究成果，为本研究的具体实施提供了借鉴和启示。
3.收集了大量的商品数据，并通过数据清洗和处理，建立了合适的数据集，为后面的实验和评估提供了数据支持。
三、计划与展望
接下来，我们将进一步开展以下工作：
1.研究现有的商品特征属性提取方法，并根据我们的数据进行比较和评估，选择最好的方法。
2.探索商品特征属性的重要性指标，并根据收集的用户行为数据分析不同特征对用户购买决策影响程度，建立各个特征指标在商品排序中的权重。
3.建立基于商品特征属性的排序算法，并通过实验和评估其排序效果。
4.尝试使用机器学习技术来训练算法，提供更好的排序效果和用户推荐体验。
最终的目标是为电商平台提供一个基于商品特征属性的排序算法模型，以智能化、个性化的方式为用户提供商品推荐服务，从而提高用户购买体验并提升电商平台的收益。