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.。