1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务的蓬勃发展，电子商城如雨后春笋般涌现，消费者面临着海量商品的选择困境。

传统推荐系统往往基于用户静态画像或简单的购买历史进行推荐，难以满足用户个性化、多样化的需求。

而用户足迹数据蕴含着丰富的用户行为信息，能够更全面、动态地刻画用户的兴趣偏好，为构建精准、智能的推荐系统提供了新的契机。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着电子商务的快速发展和用户行为数据的不断积累，基于用户足迹的智能推荐系统研究受到了国内外学者的广泛关注。

国内研究现状:
国内学者在基于用户足迹的推荐系统方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：
用户行为分析与建模:部分学者利用聚类、关联规则挖掘等方法分析用户浏览、搜索等行为模式，构建用户兴趣模型，为个性化推荐提供基础。

推荐算法研究:一些学者将协同过滤、矩阵分解等传统推荐算法与用户足迹数据相结合，或探索深度学习、强化学习等新兴算法在推荐系统中的应用，以提高推荐的精准性和效率。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括：
1.用户足迹数据采集与分析:设计用户足迹数据采集方案，收集用户在电子商城中的浏览、搜索、收藏、购买等行为数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、特征提取等，为后续推荐算法的设计提供数据基础。

2.用户兴趣模型构建:基于用户足迹数据，采用appropriate的方法构建用户兴趣模型。

可以考虑结合用户短期兴趣和长期兴趣，以及用户兴趣的多样性和动态变化等因素，以提高模型的准确性和鲁棒性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定性和定量相结合的研究方法，运用数据挖掘、机器学习等技术手段，按照以下步骤展开：
1.文献调研与需求分析阶段:广泛查阅国内外相关文献，了解智能推荐系统、用户足迹分析、推荐算法等方面的研究现状和发展趋势，明确研究目标和研究内容，并对电子商城推荐系统的功能、性能和安全需求进行详细分析。

2.系统设计阶段:根据需求分析的结果，设计基于用户足迹的电子商城智能推荐系统的架构和功能模块，包括数据采集模块、数据预处理模块、用户兴趣模型构建模块、推荐算法模块、推荐结果展示模块等。

3.数据采集与处理阶段:从电子商城数据库或日志文件中采集用户足迹数据，并对数据进行清洗、转换、特征提取等预处理操作，为后续的用户兴趣模型构建和推荐算法设计提供高质量的数据基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多维度用户足迹数据融合:不同于传统推荐系统仅关注用户购买行为，本研究将融合用户浏览、搜索、收藏等多维度足迹数据，构建更全面、动态的用户兴趣模型，提高推荐的精准性和个性化程度。

2.深度学习与推荐算法结合:将探索深度学习技术在用户兴趣模型构建和推荐算法设计中的应用，例如利用循环神经网络捕捉用户行为序列信息，利用深度学习提取商品特征等，以提高推荐系统的智能化水平。

3.结合用户兴趣演化模型:传统的推荐算法往往忽略了用户兴趣的动态变化，本研究将尝试引入用户兴趣演化模型，实时跟踪用户兴趣的漂移，并根据用户兴趣的变化动态调整推荐策略，提高推荐的时效性和适应性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.张新,徐勇军,刘艳秋,等.基于用户足迹和动态兴趣的混合推荐方法[j].计算机应用研究,2020,37(12):3593-3597,3603.

2.王晓敏,王强,黄三羊.融合用户足迹与评论信息的混合推荐算法[j].计算机应用,2021,41(11):3164-3170.

3.李文静,黄发良,刘晓东.基于用户足迹的个性化旅游路线推荐系统[j].计算机工程与设计,2019,40(08):2363-2369.