1．目的及意义

1．目的及意义

1.1 设计（论文）的目的

随着互联网技术和应用的飞速发展,网上购购已经成为我们生活中必不可少的一部分，但购物平台商品信息纷杂多变，商品品种更新迭代周期极短，这极大激发了消费者的购物欲望。由于气候因素、地域因素、科技水平、以及个人喜好的不同，人们越来越关注如何将最适合的商品推荐给最需要的消费者，使商品以最小的中间成本成交。而面对海量信息,推荐系统显得尤为重要,推荐技术受到更多的关注和研究。混合多准则以其简单、高效的特点,成为目前应用广泛和成功的推荐技术。

随着推荐算法应用的不断深入，尤其是百度、阿里巴巴等一些互联网巨头在云服务、云计算上的产业投入，都为购物平台的个性化推荐打下了很好的基础，将推荐算法应用于购物系统主要有一下几方面优点：

1、过滤大量无用信息，提高购物体验。大多数消费者购物都带有一定的目的性，大量的商品信息对于消费者来说都是无用的，将推荐算法应用于购物平台能够节省消费者的搜索时间和精力，将最适合消费者消费行为的商品推荐给消费者，从而达到提高消费体验的目的。

2、激发消费欲望。实体商店中，一件商品放在商店中只能等待消费者前来寻找，处于一种被动的消费状态，而商品变成“数据”之后，便能够通过算法主动的去“寻找”消费者，从这点来看，推荐算法在购物系统中的使用能够极大的促进消费。

本系统旨在验证混合多准则推荐算法在购物系统中的适用性，通过用户操作进行行为偏好分析，验证模型的正确性。

1.2 设计（论文）的意义（理论或实际）

已过去的这几十年见证了信息爆炸这一问题的产生和发展。一方面人们充分享受信息共享带来的便利；另一方面，人们也越来越普遍认识到信息过载带来的不良后果。渴望得到有用信息的人们期盼能有一种高效方式来帮助他们更好的了解自身需求，并且更有效的利用信息资源。将推荐算法应用于购物平台则是在这之中的以用有效的验证实践，仅在购物平台市场便有很重要的意义。