1. 研究目的与意义
过去数年，由于经济高速增长，以及政府对电子商务市场的高度重视，在信息和网络技术的巨大推动下，电子商务迅猛发展的时代已经到来。传统的商业模式随着网上购物交易的形式改变而改变着，一是地域的限制已基本被消除；二是消费者有了更广的选择空间。但是，随着电子商务规模的进一步扩大，消费者和商家在享受着电子商务带来便捷的同时，他们也面临着很多新的问题。一方面，面对大量的商品，用户束手无策，经常迷失在浩瀚的商品信息中，无法顺利找到自己需要的商品。另一方面，电子商务从物理环境到虚拟环境的转变，使商家失去了直接与用户接触的机会，导致很多消费者的流失。因此，在信息爆炸的时代，电子商务系统需要一个“采购助手”，他能根据用户的兴趣爱好，提供信息和建议，帮助用户在尽量短的时间购买到满意的商品。基于上述原因，信息提供服务己经不再是仅仅停留在电子化信息阶段，而是向个性化用户服务方向发展，电子商务个性化服务应运而生。
实际上，研究电子商务个性化推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。顾客是利润的来源，谁能给顾客提供更好，更满意，更具个性化的信息和服务，谁就能赢得市场。
2. 研究内容和预期目标
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研究内容:
随着我国经济的飞速发展，人民生活水平的日益提高，在购物方式上也变的多种多样。其中尤以电子商务网站购物由于其便利性和快捷性等特点，己经成为人们日常生活购物中不可或缺的一部分，电子商务网站不仅有数量庞大的商店,更有着种类繁多的商品，满足了人们不同需求的同时为其带来了极大的便利。人们的日常交易中会产生海量的数据，面对如此庞大的信息源，用户能否在电子商务网站找到自己需要的信息己经不是一个问题，能否在浏览、购物的同时得到有效的推荐，提升购买效率，减少因信息搜寻而带来的时间成本，成为了用户们重点关注的问题。因此，电子商务网站纷纷从以供应商为中心转向以客户为中心，通过技术手段实现用户画像的构建，为每一个客户提供个性化的服务，如产品页面个性化定制、个性化信息推荐服务等，实现精准营销，增加用户使用满意度，提高用户粘性，促进交易达成，进一步维持整个电子商务生态的可持续性发展。而电子商务个性化信息推荐服务是电子商务个性化服务的核心，早在2003年就已运用于电子商务平台中，由于电子商务发展、用户购物的基本特征、用户查找信息能力的局限性、新技术的发展等因素，迫切的要求电子商务个性化推荐服务进一步发展以契合用户需求。因此，本文将分析电子商务个性化推荐服务的系统分类、算法技术、使用流程、用户体验四个角度来探寻电子商务个性化推荐技术服务的在发展过程中存在的问题及提出改进电子商务个性化推荐服务的具体方案。
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国内学者对电子商务个性化服务的研究主要集中于电子商务个性化推荐系统研究、电子商务个性化推荐算法研究以及模式创新领域。
杜念欣认为电子商务个性化推荐系统的基本原则是根据客户特性提供具有针对性的信息内容或系统功能[1]。而电子商务个性化服务平台是根据用户浏览的关键词匹配，推荐结果会产生海量的信息，传统的处理方法会占用大量硬件资源，作者认为，大数据技术在电子商务个性化推荐系统领域的运用可以提高运算效率，增加准确性。而姚静静认为，在个性化推荐服务中，获得的数据具有稀疏的特点，并且，由稀疏性会导致一系列的冷启动问题。姚静静认为传统的基于物品的协同过滤推荐算法中存在可扩展性问题，在AW-CF算法的基础上，提出对数据进行抽样的算法sampling AW-CF算法，能够提高算法的响应时间，增加有效推荐[2]。乔岚认为，用户们如何从大量的商品中找到感兴趣的商品，并进行个性化推荐模式的构建是电子商务企业所迫切需要解决的一个问题[3]。企业可以在数据挖掘及协同过滤技术上进行创新，例如增加一个用户可自行调节的值，在用户想要搜索小众商品时，自动排除热门商品。王浩则认为，有关电子商务个性化推荐服务的研究在近年来得到了很大的发展，但要想达到精确的个性化推荐还需要不断的深入研究，可以从探索模式创新、健全法律保障体系、强化社群联系，构建更紧密的客户群体等方面着手[4]。
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研究计划时间安排2022.11.1—2022.1.15完成开题报告，阅读研究相关文献。2022.1.15-2022.1.31阅读国内外参考文献，翻译外文文献，完善文本理论框架。2022.2.1-2022.2.28发放填写问卷、回收处理分析数据,模型测试,对指标进行调整。2022.3.1-2022.3.31提炼完善研纠结论，复查文章整理逻辑思路。2022.4.1-2022.4.31修改、定稿，准备外文翻译稿。
5. 参考文献
[1] 杜念欣. 大数据时代电子商务个性化推荐服务研究 [J].中国管理信息化, 2016（5）
[2] 姚静静. 基于协同过滤的电影推荐算法研究与实现 [D].北京: 网络技术研究院, 2017
[3] 乔岚. 基于大数据的电子商务个性化信息推荐和服务模式研究 [J].电子测试, 2017（21）
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