基于关联规则的个性化推荐系统构建——以当当网为例开题报告

全文总字数：2387字

1. 研究目的与意义（文献综述）

21世纪以来，伴随着网络经济的飞速发展，电子商务作为一种现代化的服务产业，在社会经济中所占的比重不断加大，电子商务产业也越来越受到管理者的重视和关注。而不同消费者的需求是不同的，因此必然会产生市场的专门化模式。而个性化推荐系统作为电子商务中关键的一环，它也伴随着电子商务的发展，不断前行和演变。个性化推荐系统主要是通过将电子商务网站的浏览者转变为购买者:电子商务系统的访问者在浏览过程中经常并没有购买欲望，这时候就系要个性化推荐系统，它能够向用户推荐他们感兴趣的商品，从而促成购买者的消费。并且个性化推荐系统能够在用户购买过程中向用户提供其他有价值的商品推荐，用户能够从系统提供的推荐列表中购买自己确实需要但在购买过程中没有想到的商品，从而有效提高电子商务系统的交叉销售。因此，可以说个性化推荐系统和销售成交量是直接挂钩的，个性化系统的完善程度直接关系到电子商务产业的发展程度。

2. 研究的基本内容与方案

研究内容：

在数据挖掘内容中关联规则的基础上，从应用的角度出发，给消费者提供个性化推荐服务是我们所需要研究的主要内容。以当当网为例子，详细分析如何构建个性化推荐系统。通过大量的数据分析出最合适消费者的需求。类似于差别市场广告策略，在市场细分基础上，企业会根据不同细分市场的特点，运用不同的媒体组合，做不同主题的广告，这种广告在满足消费者的需求上有很强的针对性。个性化推荐系统要先从大的方面开始分类，然后逐步细分。因此首先要了解自己的商品定位，例如在当当网中的书类目中，分为图书馆和童书馆，童书馆是专为儿童定制的，点开童书馆又会细分为0-2岁、3-6岁、7-10岁、11-14岁图书频道，通过这里我们可以看到，在童书中把年龄段分的更详细了因而更有针对性。

拟解决的关键问题：

3. 研究计划与安排

个性化推荐系统是互联网和电子商务发展的产物，它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，向顾客提供个性化的信息服务和决策支持。近年来已经出现了许多非常成功的大型推荐系统实例，与此同时，个性化推荐系统也逐渐成为学术界的研究热点之一。

1995年3月，卡耐基.梅隆大学的robert armstrong等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统web watcher; 斯坦福大学的marko balabanovic等人在同一会议上推出了个性化推荐系统lira；

1996年， yahoo 推出了个性化入口my yahoo；

4. 参考文献（12篇以上）

研究计划：

2017年10月

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