课题名称

智能电子商务系统的用户行为建模和数据挖掘算法研究

课题类型

 论文

一、课题介绍

以在线交易为代表的互联网电子商务目前已成为人类生活的重要组成部分。该课题拟根据电子商务的大量历史交易数据和Web访问日志，对用户的购买行为进行建模，实现交易数据的智能分析和挖掘，实现用户购买的个性化推荐和趋势预测等等。课题来自企业的实际需求，具有潜在的应用前景。

二、毕业设计要求：

1、对电子商务中用户行为进行分析

2、对用户的特征进行归类,建立模型

3、根据不同的特征数据进行算法设计

4、算法编码

5、运用相关的数据进行系统测试

6、最终提交：整理资料，完成毕业论文

三、进度安排：

第1周 与导师初次见面

第2周 熟悉设计内容、外文翻译

第3周 明确课题任务和目的，完成开题报告

第4周 查阅参考相关资料

第5-8周 初步完成设计及编码。

第9周 中期检查

第10-11周 对算法编码进行优化。

第12-14周 完成毕业论文写作。

第15周 整理思路，准备进行论文答辩的PPT和内容

第16周 论文整理、装订以及参加答辩

四、主要参考文献

  1、数据挖掘在用户行为研究分析中的研究与作用  

  2、个性化推荐系统关键技术            苏玉召

  3、推荐系统     Dietmar Jannach， Alexander Felfernig， Gerhard Friedrich等 著 蒋凡 译http://www.biyezuopin.vip

  4、推荐系统实战    项亮编著

  5、商务智能

  6、商务智能与数据挖掘

  7、数据挖掘

  8、基于案例推理的过滤算法及智能信息推荐系统