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基于WEB数据挖掘技术的服装推荐系统设计的任务书
任务书
一、任务名称
基于WEB数据挖掘技术的服装推荐系统设计
二、任务简介
随着互联网的快速发展，电商平台成为一种趋势和主流，服装电商平台更是其中的一个重要组成部分。然而，在众多服装电商平台中，消费者面对琳琅满目的商品，往往会感到半失落。想要找到自己喜爱的服装，需要耗费大量时间和精力。因此，设计一个基于WEB数据挖掘技术的服装推荐系统成为了迫切需要的任务。
本任务旨在利用数据挖掘技术，从消费者历史数据中挖掘出其用于决策的知识，生成最优的商品推荐列表，以减少消费者的信息获取成本，提高消费者的购物效率和满意度。同时，该系统不仅可在纯线上购物中使用，也可应用于线上线下的整合营销。
三、任务内容
1.对用户购买行为的数据进行分析
2.实现协同过滤算法，并采用LDA主题模型合理排序
3.采用Django框架实现WEB端用户界面
四、任务目标
1.减少消费者购物时间成本，提高购物效率和满意度
2.促进互联网与线下业务的整合
五、任务成果
1.完整的基于WEB数据挖掘技术的服装推荐系统
2.验证了该系统在时间成本、消费者购买决策效率、满意度等方面的效果
3.开源项目，便于学术交流和商业应用
六、实施步骤
1.收集并分析用户购买行为数据，确定算法及主题模型的实现方案
2.设计系统架构并基于Django框架实现WEB端用户界面
3.实现算法及主题模型，并通过实验验证其效果
4.将算法与界面相结合，开发完整的系统
5.对系统进行调试和优化，生成相关报告及用户手册
七、任务要求
1.熟悉Python编程语言，掌握Django框架，具备数据挖掘和机器学习相关知识
2.能够独立完成算法和主题模型的设计和实现
3.能够独立完成WEB端用户界面的设计和实现
4.具备良好的团队协作能力和沟通能力
5.文档和报告要求清晰、完整、准确
八、时间安排
本任务的时间安排为3～4个月，共16周
第1周～第2周收集数据，确定算法及主题模型的实现方案
第3周～第5周设计系统架构并基于Django框架实现WEB端用户界面
第6周～第11周实现算法及主题模型，并通过实验验证其效果
第12周～第14周整合算法与界面，开发完整的系统
第15周～第16周调试和优化系统，撰写文档、报告及用户手册
九、参考文献
1.周志华.机器学习[M].北京：清华大学出版社,2016.
2.胡伟民,等.数据挖掘原理与算法[M].北京：清华大学出版社,2016.
3.李航.统计学习方法[M].北京：清华大学出版社,2012.
4.陈儒.Python网络爬虫从入门到实践[M].北京：人民邮电出版社,2016.
5.张勇,王珂,等.Django企业开发实战[M].北京：人民邮电出版社,2016.