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1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等

伴随着网络技术以及计算机存储技术的快速发展，在电子商务和零售企业不断积累着越来越多的用户的交易数据。

而愈来愈多的产品种类和数量带来的最核心的问题就是用户在购买产品时，面对众多的产品经常需要花费大量的时间来筛选他们感兴趣的产品。

推荐系统在这样的环境下得到了应用与发展，与各种服务领域系统结合，用来减轻用户的负担，为用户提供全面个性化的产品推荐服务。

2. 参考文献（不低于12篇）

1. 韦素云, 业宁, 杨旭兵: 结合项目类别和动态时间加权的协同过滤算法. 计算机工程 2014(06):206-210.2. 韦素云, 肖静静, 业宁: 基于联合聚类平滑的协同过滤算法. 计算机研究与发展 2013(S2):163-169.3. 韦素云, 业宁, 吉根林, 张丹丹, 殷晓飞: 基于项目类别和兴趣度的协同过滤推荐算法. 南京大学学报(自然科学版) 2013(02):142-149.4. 黄霞, 韦素云, 业宁, 朱健, 张硕: 基于用户属性和项目类别的协同过滤算法. 计算机与数字工程 2012(10):5-7 25.5. 韦素云, 业宁, 朱健, 黄霞, 张硕: 基于项目聚类的全局最近邻的协同过滤算法. 计算机科学 2012(12):149-152.6. Wei Suyun, Ye Ning, Zhang Shuo, Huang Xia, Zhu Jian: Collaborative filtering recommendation algorithm based on item clustering and global similarity. In: 2012 5th International Conference on Business Intelligence and Financial Engineering, BIFE 2012, August 18, 2012 - August 21, 2012: 2012; Lanzhou, Gansu, China: IEEE Computer Society; 2012: 69-72.7. Wei Suyun, Ye Ning, Zhang Shuo, Huang Xia, Zhu Jian: Item-based collaborative filtering recommendation algorithm combining item category with interestingness measure. In: 2012 International Conference on Computer Science and Service System, CSSS 2012, August 11, 2012 - August 13, 2012: 2012; Nanjing, China: IEEE Computer Society; 2012: 2038-2041.8. Wei Suyun, Ye Ning, Zhang Qianqian: Time-aware collaborative filtering for recommender systems. In: 2012 5th Chinese Conference on Pattern Recognition, CCPR 2012, September 24, 2012 - September 26, 2012: 2012; Beijing, China: Springer Verlag; 2012: 663-670.9，杨丽丽, 袁浩浩. 基于组合优化理论的协同过滤推荐算法[J]. 现代电子技术, 2018(1).10，朱明. 基于协同过滤的教学资源推荐研究[D]. 北京交通大学, 2017.11，谢霖铨, 梁博群. 结合用户特征分类和动态时间的协同过滤推荐[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(6):80-84.12，吴彦文, 齐旻, 杨锐. 一种基于改进型协同过滤算法的新闻推荐系统[J]. 计算机工程与科学, 2017, 39(6):1179-1185.