面向电子商务的数据挖掘技术研究与实现的开题报告

面向电子商务的数据挖掘技术研究与实现的开题报

告

一、选题背景

随着互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为了商业活动的重要形式。在电子商务中，每个用户的行为、点击、购买等数据都可以被收集和存储下来。这些数据不仅可以帮助企业了解用户的需求和喜好，还可以帮助企业进行精准营销，提高销售效率和利润。因此，数据挖掘技术在电子商务中愈发重要。

二、研究目的

本次研究旨在探索针对电子商务数据的数据挖掘技术，并以实现一个面向电子商务的推荐系统为例，对其进行实现。

三、研究内容

1. 电子商务数据挖掘技术的概述

2. 用户行为分析与模型建立

3. 商品特征提取与模型建立

4. 推荐算法的选择与实现

5. 推荐系统的性能优化与评估

四、研究方法

1. 对电子商务数据进行采集、清洗和预处理，以获取高质量的数据

2. 使用Python等编程语言实现推荐系统

3. 运用数据挖掘算法和技术对电子商务数据进行建模和分析

4. 对推荐系统的性能进行评估和优化

五、研究意义

本次研究旨在探索电子商务数据的挖掘方法和技术，通过实现一个

推荐系统，提高电子商务企业的销售效率，提高用户的满意度和忠诚度。同时，也可以对电子商务行业的数据挖掘发展进行一定的探索与推动。

六、预期成果

1. 一份完整的面向电子商务的数据挖掘技术研究报告

2. 一个基于数据挖掘的电子商务推荐系统

3. 应用文献若干

七、进度安排

第一周：选题、确定研究思路和目标方向、搜集相关资料和文献

第二周：对电子商务数据进行采集、清洗和预处理

第三周：实现推荐系统的基础功能

第四周：选择合适的挖掘算法和技术，并进行模型建立

第五周：对推荐系统的性能进行优化

第六周：对推荐系统进行测试和评估

第七周：论文撰写与完善

八、参考文献

[1] 施勇,陆汝钦,丁辉. 基于用户行为的电子商务推荐系统设计[J]. 电子工程师,2016,42(01):127-131.

[2] Han J, Pei J, Yin Y. Mining frequent patterns without candidate generation[C]//ACM SIGMOD Record. ACM, 2000: 1-12.

[3] Zhang Y, Chen D, Lu J. Sequential click prediction for sponsored search with recurrent neural networks[C]//Proceedings of

the 24th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management. ACM, 2015: 1143-1152.