1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的迅猛发展和互联网用户规模的不断扩大，消费者面临着海量的商品信息，如何从众多商品中快速、准确地找到符合自身需求的产品成为一个亟待解决的问题。
传统的购物推荐系统通常仅考虑单一因素，如基于用户历史行为的协同过滤推荐或基于商品属性的内容过滤推荐，难以满足用户多元化、个性化的购物需求。
在此背景下，基于推荐算法的混合多准则购物推荐系统应运而生。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，推荐系统一直是学术界和工业界研究的热点，其研究成果在电子商务、社交网络、新闻媒体等领域得到广泛应用。
1. 国内研究现状
国内学者在购物推荐系统领域取得了一定的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将针对传统购物推荐系统存在的问题，研究和开发一个基于推荐算法的混合多准则购物推荐系统。
主要内容包括：1.对推荐系统相关理论和技术进行研究，包括不同类型推荐算法的原理、优缺点以及适用场景等。
2.对购物推荐系统的需求进行分析，包括用户需求、系统功能需求、数据需求等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研法：通过查阅国内外相关文献，了解推荐系统、混合推荐算法等方面的研究现状和最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析法：通过问卷调查、用户访谈等方式，了解用户在购物过程中的需求和痛点，分析购物推荐系统的功能需求和数据需求。
3.系统设计法：根据需求分析的结果，设计系统的架构、模块和功能，并确定各部分的技术方案和实现方法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.混合多准则推荐模型：本研究将结合多种推荐算法，如协同过滤推荐、内容过滤推荐、基于知识的推荐等，构建混合多准则推荐模型，以克服单一推荐算法的局限性，提高推荐结果的准确性和个性化程度。
2.多源异构数据融合：本研究将尝试融合多种数据源，如用户行为数据、商品属性数据、用户评论数据、社交网络数据等，以构建更全面的用户画像和商品画像，提高推荐结果的多样性和覆盖率。
3.购物场景的个性化推荐：本研究将针对购物推荐场景的特点，对推荐算法进行改进和优化，例如考虑用户的购物目的、购物时间、购物地点等因素，以提供更符合用户需求的个性化推荐服务。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张新征,杨建英,李文.基于标签和评论挖掘的混合推荐系统[J].计算机应用,2017,37(11):3151-3156 3162.
[2] 孙远帅,李莉,陈东林,等.融合多源信息的跨领域混合推荐算法[J].计算机应用研究,2022,39(12):3775-3779.
[3] 王文静,邓贵仕.面向多准则的群组推荐方法研究综述[J].计算机科学,2020,47(9):21-30.
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