1. 本选题研究的目的及意义

随着移动互联网技术的快速发展和智能手机的普及，移动电子商务（m-commerce）蓬勃发展，逐渐成为人们购物的首选方式。

海量的商品信息和用户需求交织在一起，给消费者带来了信息过载的困扰，也为电商平台带来了挑战。

如何在海量信息中精准捕捉用户需求，为用户推荐感兴趣的商品，成为移动电子商务平台亟需解决的关键问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对基于内容的推荐算法进行了广泛研究，并取得了丰硕成果。

1. 国内研究现状

国内学者在基于内容的推荐算法方面展开了大量研究工作，主要集中在以下几个方面：
1.算法改进:针对传统基于内容推荐算法的不足，国内学者提出了一系列改进算法，例如结合用户上下文信息的推荐算法、基于多特征融合的推荐算法等，有效提高了推荐的准确性和个性化程度。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对移动电子商务环境下基于内容的推荐算法及应用展开研究，主要内容包括：
1.分析移动电子商务环境的特点，包括移动性、个性化、实时性、安全性等方面，以及这些特点对推荐算法的影响。

2.研究用户在移动电子商务环境下的行为模式，分析用户兴趣和需求特点，为构建用户模型提供依据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究法、案例分析法、实验法等相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献研究阶段：通过查阅国内外相关文献，了解移动电子商务、推荐系统、基于内容推荐算法等方面的研究现状、最新进展和发展趋势，为本研究提供理论基础和研究方向。

2.需求分析阶段：对移动电子商务用户行为模式和推荐需求进行深入分析，明确研究目标和具体问题，确定推荐算法的设计思路。

3.算法设计阶段：根据需求分析结果，设计适用于移动电子商务环境的基于内容推荐算法框架，包括用户模型、商品模型、相似度计算方法、推荐结果生成策略等。

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.针对移动电子商务环境的特点，提出一种改进的基于内容的推荐算法，提高了推荐的精准性和用户满意度。

2.结合用户行为分析和商品内容语义理解，构建更加精细化的用户模型和商品模型，提高了推荐的个性化程度。

3.将推荐算法应用于实际的移动电子商务案例中，验证了算法的有效性和实用性，为移动电商平台的推荐系统设计提供了参考。

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]何凯文,张维莎,徐 健.基于内容的跨领域推荐算法研究综述[j].计算机科学,2020,47(6):17-25.

[2]李 琳,潘 炎,王 超.面向科研项目选题的深度协同过滤推荐算法[j].计算机应用,2021,41(1):192-198.

[3]刘 辉,段利国,周 涛.融合注意力机制与用户评论的电商商品推荐[j].计算机工程,2021,47(11):23-31.