基于电子商务用户画像的商品购买推荐策略研究开题报告

1. 研究目的与意义

互联网时代给人们的消费带来了便利，但琳琅满目的商品也为用户带来了选择困难，在没有明确需求的情况下，如何为消费者推荐存在潜在商机的商品是电商急需解决的难题。

为了提升商品推荐的精确度，需要设计一个基于电子商务用户行为的电子商务商品推荐系统，该系统可以在提升分析效率的同时也为商家后续营销决策提供有力的数据支撑。目前，大部分电子商务商品推荐策略都是根据用户的搜索、浏览信息推荐关注产品的类似产品，对搜索、浏览信息等行为的关联性并没有深入的挖掘，故本文以此为切点进行讨论与分析。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：本文主要研究内容为对目前主流购买产品推荐策略的缺陷进行阐述，其次设计出一个基于用户画像（包括用户的静态特征和动态行为以及社交网络和其他的一些辅助信息）等关联性分析方法获得用户的画像，然后根据用户画像电子商务运营人员可以分析得出用户的兴趣偏好，然后以此推荐个性化商品。

拟解决的关键问题：挖掘用户的复杂行为之间的关联性，获得基于用户画像的整体认知，分析用户的整体兴趣偏好，从而推荐商品。

3. 国内外研究现状

目前，国内外的电子商务平台都普遍运用了用户购买商品推荐策略，其相关理论以及算法较多，但是其推荐策略建立于用户的单个行为上，根据用户的单一行为进行商品购买推荐，较少使用基于用户的复杂行为来推荐个性化商品。

4. 计划与进度安排

1. 1.22-1.31:对传统推荐策略逻辑进行分析以及其他文字工作。
2. 2.7-2.28:设计关联性推荐策略整体逻辑以及数据库关系；并进行数据验证。
3. 3.1-3.15写出本论文的初稿。
4. 3.15-4.15修改论文及其他工作。

5. 参考文献

[1]宋倩.基于关联规则算法的电子商务商品推荐系统设计与实现[j].微型电脑应用,2021,37(10):205-208.

[2]刘洁.电商大数据推荐系统中逻辑回归算法的应用[j].电子技术与软件工程,2021(18):154-155.

[3]王聪. 基于用户行为的个性化推荐算法研究[d].哈尔滨工业大学,2015.