1. 研究目的与意义（文献综述）

近年来国家推出了互联网 的各种政策，辅助保证互联网产业的蓬勃发展，如今的时代叫做大数据时代毫不为过，网络上充斥着各种各样混乱的信息，在这海量的信息里用户个人寻找对自己有用的信息就成了一件十分麻烦的事情，如此下来推荐系统便应运而生，推荐系统可以说是一种预测系统，它能够将用户和用户之间，用户和信息之间很好的联系起来。推荐系统的工作原理是构建用户模型，针对用户的信息需求进行分析，再通过特定的推荐算法将用户可能需要的信息推荐给用户。如今网络上，推荐系统多种多样，比如电商方面淘宝，京东这些企业巨头经常就会根据用户的购买以及浏览记录进行预测来推荐或许用户会需要的物品。对此可以看出，推荐系统的需求还是十分巨大的，但是我们会在平常购买商品时发现，淘宝推荐的商品结果也十分的不尽人意，也没有根据用户的购买信息推测用户家庭环境，预测孩子年龄，从而更加精准的进行推荐，所以改进提升的空间还十分的巨大，。

针对这些问题，我们打算将年龄引入到电子商务推荐系统中。系统要完成根据父母的购买行为来预测孩子的年龄，或者根据他们的信息（年龄、性别等）预测用户购买什么样的商品。在推荐商品时，需考虑到一个妈妈在她的宝宝在不同的年龄，可能会寻找不同的合适的产品。基于年龄的商品推荐系统更好的让互联网由被动向主动转变，它帮助我们系统的使用者节约了大量用于搜索的时间，优化了用户体验，让互联网更加成熟。具体来说，其意义在于：

1. 在用户角度，基于年龄变化的推荐系统提高了系统的可使用性，它帮助用户快速找到他自己感兴趣的信息，改善用户体验，还可以帮助用户补全购物计划，被遗忘的需求品可以快速的找到。

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   2. 研究的基本内容与方案

   根据父母的购买行为来预测孩子的年龄，或者根据他们的信息（年龄、性别等）预测用户购买什么样的商品。在推荐商品时，需考虑到一个妈妈在她的宝宝在不同的年龄，可能会寻找不同的合适的产品时。本课题通过对这些数据的分析，根据推荐对象的不同年龄推荐商品以及系统考虑随着推荐对象年龄的增长，自动改变商品推荐的内容，从而为顾客得到更好的建议或提供的检索结果。

   初步打初算采用前后端的网页形式进行交互，前端使用html css javascript bootstrap对网页进行编写实现，使用这些为的是使交互界面更加美观，更加方便用户的使用和我们对系统的测试。后端采用php对数据进行接收，并由php调用python文件对数据进行处理，处理完成后结果再由php发送回前端。

   如今主要的分类方法可分为：基于内容的方法和协同过滤方法，而相似度的计算方法主要使用三种：欧氏距离，皮尔逊相关系数，余弦相似度。根据资料我们了解到，如果数据存在“分数膨胀”问题，就使用皮尔逊相关系数。如果数据比较“密集”，变量之间基本都存在公有值，且这些距离数据是非常重要的，那就使用欧氏距离。如果数据是稀疏的，则使用余弦相似度。初步决定采用协同过滤加上余弦相似度方法来作为推荐系统的核心算法。后续经过实验后再修改方案以达到更好的效果。

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   3. 研究计划与安排

   2018-01-14至2018-03-05：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

   2018-03-06至2018-04-30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；

   2018-05-01至2018-05-25：撰写及修改毕业论文；

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   4. 参考文献（12篇以上）

   [1] 软件工程（第2版），钱乐秋等，清华大学出版社，2013年。

   [2]web前段开发技术－html、css、javascript, 聂常红，人民邮电出版社，2013年。

   [3] 大数据时代－生活、工作与思维的大变革，［英］维克托.迈尔－舍恩伯格等，浙江人民出版社，2013.

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