1. 研究目的与意义
随着Internet技术的不断发展,电子商务已是企业发展的大势所趋。对于'时间就是金钱,商机稍纵即逝'的市场规则而言,如何主动获知客户喜好并开发其购买潜力,最快找到相应优势商品成了电子商务一个十分重要的问题。在庞大的互联网购物中,购物者和服务者都面临一个问题:用户和商家彼此间无法明确所喜爱的商品;海量商品无法快速、准确的和客户爱好相匹配;筛选商品时间过长等。这些问题都极大地阻碍了电子商务业的发展。数据挖掘是一种工具,其技术源于商业的直接需求,而关联规则是其一种重要的方法, 关联规则推荐算法能够及时准确地计算出符合用户需求的商品，为客户提供良好的购物体验。一款高质量的商品推荐系统也可以解决电子商铺某些时段经营状况差的问题。
2. 研究内容和预期目标
本次课题开发的电子商务推荐平台是一家销售服装的电子商铺，研究过程主要分为以下几个部分：推荐系统结构设计、数据预处理模块设计、推荐模块设计、系统实现与测试。
拟解决的关键问题是没有推荐系统设计实验经验，需花时间学习相关知识。
写作提纲：
3. 国内外研究现状
随着互联网的不断普及和电子商务网站的快速发展,商品信息过载的问题变得愈发严峻。怎样使网站浏览者在面对大量的商品信息时快速有效地查找到其所需的商品,成为当前电子商务网站发展迫切需要解决的问题。电子商务推荐系统的出现为这些问题的解决提供了方法,但是目前已存在的一些电子商务推荐系统在实际运用中还存在着问题,推荐效率较低,有些还不能满足用户的个性化需求,因此,对于电子商务推荐系统和推荐技术的研究具有比较大的实用价值。推荐技术是电子商务推荐系统的研究重点,因为推荐技术的选取是否得当直接关系到推荐质量的优劣。当前国内外对于电子商务推荐技术的相关研究中,关联规则推荐技术是较为热门的,但在实际应用中,关联规则推荐技术也存在着一些问题,例如：发现关联规则难,在数据稀疏的情况下较难找到具体商品之间的强关联规则,算法在执行的过程中会产生大量的候选项集等,这些问题急需找到解决方法。
4. 计划与进度安排
第一阶段：收集数据，查找资料，搭建环境
第二阶段：处理数据，系统分析，建立模型
第三阶段：编程设计，调试程序，完善改进
5. 参考文献
[1]邓爱林.电子商务推荐系统关键技术研究[D].上海:复旦大学,2003.[2]王枭雄.基于关联规则的软件开发推荐技术研究[D].西安:西安电子科技大学,2013.[3]刘闻超.加权模糊关联规则挖掘算法研究及应用[D].镇江:江苏大学,2010.[4]马刚.关联规则挖掘在电子商务中的研究与应用[D].上海:上海交通大学,2008.[5]张剑凯.关联规则在移动电子商务推荐系统中的应用研究[D].兰州:兰州交通大学,2014.[6]张荣.基于关联规则的用户兴趣模型的研究与应用[D].武汉:武汉理工大学,2013.[7]范永健.基于数据挖掘的电子商务推荐系统模型研究[D].邯郸:河北工程大学,2009.[8]王颖.基于关联规则的电子商务个性化推荐模型研究[D].大连:东北财经大学,2012.[9]郝海涛,马元元.基于加权关联规则挖掘算法的电子商务商品推荐系统研究[J].现代电子技术,2016.[10]王姣,马静雅,谷丰强,赵瑞,白洁音.基于关联规则的数据挖掘的研究与应用[J].粘接,2020.
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