全文总字数：1814字
1. 研究目的与意义（文献综述）
随着现代互联网技术的不断发展，信息化成为当前社会发展的一个重要特点，并影响着人们的生活和学习方式。
与此同时电子商务也在飞速发展着，商品种类规模急剧增长与顾客有限的商品选择能力形成了明显反差。
对顾客来讲，如何在琳琅满目的商品中精准地找出自己所需要的，并且不耗费那么多心思，使得购物体验感上升到最佳，这是急需解决的。
2. 研究的基本内容与方案
研究内容：本论文在分析电子商务环境下大数据的类型及特点的基础上，探讨基于大数据的电子商务个性化商品推荐的原理及方法，然后，选取典型案例，分析大数据在电子商务个性化推荐中的具体应用方式，找出其存在的问题并给出具体的改进措施。
关键问题： 1、电子商务环境下大数据有哪些类型，各有什么特点？ 2、基于大数据的电子商务个性化推荐的原理及方法是什么？ 3、大数据在电子商务个性化推荐中有哪些具体的应用方式。
写作提纲：一、引言（一）研究背景及研究意义（二）相关文献综述二、电子商务个性化商品推荐概述（一）电子商务个性化商品推荐的概念（二）电子商务个性化商品推荐发展现状三、大数据在电子商务个性化推荐的应用（一）大数据概念（二）电子商务环境下大数据的类型及特点（三）基于大数据的电子商务个性化商品推荐的原理及方法四、大数据在电子商务个性化推荐的应用案例分析五、结论与展望
3. 研究计划与安排
国内研究现状：通过对当前大数据挖掘的研究发现，当前主流的推荐算法主要包括Balabanovic M和Shoham Y（1997）[1]基于内容的过滤算法,也称之为基于用户的协同过滤以及Allan J等人（1998）[2]的协同过滤算法两类。
张新猛和蒋盛益（2012）[3]基于主流的推荐算法提出了网络论坛个性化算法。
其中基于内容多采用信息检索的方式；而采用协同过滤算法类的，更多的是依据用户的行为特征，对用户的行为兴趣等进行分类，如赵亮等人（2002）[4]提出的个性化推荐算法设计就比较有意义。
4. 参考文献（不低于12篇）
2017年11月10日(本学期第十三周)一一完成选题工作 2017年11月30日前一一完成开题工作 2018年3月18日前一一完成初稿和中期检查工作 2018年4月30日前一一完成论文修改、定稿、外文文献翻译工作 2018年5月25日前一一完成答辩环节工作，成绩发布 2018年6月20日前一一完成校级优秀毕业论文评选工作 2018年6月10日--6月30日: 院系完成论文工作总结、遴选参评省优论文、督导组毕业论文校内抽检工作。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
