基于用户历史信息挖掘的商品推荐方法的研究的任务书.docx

基于用户历史信息挖掘的商品推荐方法的研究的任务书
任务书-基于用户历史信息挖掘的商品推荐方法的研究
背景:
随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，电子商务已经成为了人们日常生活中极为重要的一部分。如今，越来越多的人开始通过网络平台进行消费、购物，商品推荐系统的发展也日益成熟。虽然商品推荐系统已经取得了很大的进展，但同时也面临着越来越多的挑战，特别是随着数据量的快速增加和用户行为的多样化，目前的商品推荐系统已经不能满足日益增长的需求了，因此，使用用户历史信息挖掘的商品推荐方法，成为了目前的研究热点。
目的:
本项目旨在研究基于用户历史信息挖掘的商品推荐方法，并实现一个完整的商品推荐应用系统。具体来说，本项目要解决以下问题：
1.如何获取用户历史信息，包括用户的浏览记录、购买记录、搜索记录等等？
2.如何进行对用户历史信息的挖掘，发掘用户的潜在偏好和需求，并对不同的用户进行分类？
3.如何将挖掘出来的用户信息与产品信息相结合，从而进行个性化的商品推荐？
4.如何对系统进行优化，提高推荐的精度和效率？
任务:
本项目的主要任务如下：
1.调研现有的商品推荐算法，尤其是基于用户历史信息挖掘的算法，分析其特点、优缺点，为后续的研究奠定基础。
2.设计并实现一个基于用户历史信息挖掘的商品推荐算法，包括用户信息的获取、挖掘和分类，以及商品信息的筛选和推荐。
3.开发一个商品推荐应用系统，将所设计的算法应用于实践中，以用户为中心，提供个性化的商品推荐服务。
4.对设计的算法和系统进行测试、评估和优化，提高推荐的精度、效率和用户体验。
5.撰写项目报告，阐述研究背景、目的、方法、结果、结论和未来工作，形成完整的实验研究报告。
成果：
完成本项目后，应具备以下成果：
1.认识和了解基于用户历史信息挖掘的商品推荐的原理和算法。
2.设计并实现了可行的基于用户历史信息挖掘的商品推荐算法，能够对历史数据进行有效挖掘，提供个性化的商品推荐服务。
3.开发了一个基于所设计的算法的商品推荐应用系统，能够提供用户定制化的商品推荐服务。
4.对设计的算法和系统进行了评估和测试，并给出了合理的优化建议。
5.撰写了完整的实验研究报告，包括研究背景、目的、方法、结果、结论和未来工作等部分。
要求:
1.本项目需要具备良好的团队协作精神，充分发挥组员的协同作用。
2.熟悉相关的算法和编程语言，比如Python、Java等。
3.具备实验设计和实验操作的能力。
4.具备一定的文献阅读和写作能力。
5.需要在规定的时间内完成项目，按照进度进行报告和技术交流。
参考文献：
[1]J.Luo,A.Jing,H.Liu,X.Zhang,G.Yang.MiningUserSearchIntentforImageRetrievalwithFeedback-basedFullyConnectedCRFs.InProceedingsofthe22ndACMInternationalConferenceonMultimedia,pp.407-416,2014.
[2]Y.Zhao,J.Wang,H.Xiong,Y.Liu,J.Wu.PersonalizedRecommendationofTouristAttractionsviaLarge-scaleLocation-basedData.InProceedingsofthe21stACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining,pp.1045-1054,2015.
[3]韩立君,彭钦星,孙亦宁等.基于用户兴趣的个性化商品推荐策略研究.计算机应用研究,第32卷,第4期,pp.1210-1214,2015.
[4]王旭,刘瑞志,张伟,等.基于用户隐式反馈的推荐算法实现及对比,电脑知识与技术.第09期,2009.
[5]J.S.Breese,D.Heckerman,C.Kadie.EmpiricalAnalysisofPredictiveAlgorithmsforCollaborativeFiltering.InProceedingsofthe14thConferenceonUncertaintyinArtificialIntelligence,pp.43-52,1998.
[6]谷超豪,吴启文,靳先元,等.基于人口统计信息的网络社区挖掘.华中科技大学学报(自然科学版),第34卷,第2期,pp.1-5,2006.
[7]王侠,王翔,陈启峰,许娟.一种基于隐语义模型的推荐算法研究.计算机应用,第31卷,第11期,pp.3047-3051,2011.
[8]X.Wang,L.Li,C.Liao,F.Sun.Multi-objectiveGroupRecommenda