1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着电子商务的迅猛发展和互联网技术的不断进步，个性化推荐系统已经成为电商平台提升用户体验、提高用户粘性和促进销售增长的重要手段。

传统的推荐系统往往基于用户购买历史、浏览记录等信息进行推荐，难以准确捕捉用户的个性化需求，尤其是在时尚领域，用户的品味差异巨大，对商品的偏好受个人风格、潮流趋势等多重因素影响，因此，设计和实现一个面向时尚品味的个性化商品推荐网站具有重要的理论意义和现实价值。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，个性化推荐系统在各个领域都得到了广泛应用，尤其是在电商、社交媒体等领域。

在时尚领域，个性化推荐也逐渐成为研究热点。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题研究的主要内容包括：1.用户时尚品味分析：研究如何有效地获取和分析用户的时尚品味，包括用户的显性反馈信息（如用户资料、购买历史、收藏夹等）和隐性反馈信息（如浏览历史、点击行为等）。

2.时尚商品推荐算法：研究如何将用户的时尚品味融入到个性化推荐算法中，探索基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等算法在时尚商品推荐中的应用。

3.网站设计与实现：设计和开发一个功能完善、用户体验良好的时尚商品推荐网站，包括网站架构设计、数据库设计、用户界面设计等。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论研究和实践应用相结合的方法，主要步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解个性化推荐系统、时尚品味分析、时尚商品推荐等方面的研究现状和发展趋势，为本课题研究奠定理论基础。

2.需求分析阶段：对目标用户进行问卷调查、访谈等，了解用户对时尚商品推荐的需求，分析用户时尚品味的特征和影响因素。

3.系统设计阶段：根据需求分析结果，设计系统的总体架构、数据库结构、用户界面等，并确定关键技术路线和解决方案。

5. 研究的创新点

本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.将用户时尚品味融入到个性化推荐算法中，提出一种基于时尚品味的个性化商品推荐算法，以提高推荐结果的精准度和用户满意度。

2.结合多种数据源，如用户资料、购买历史、浏览历史、社交网络等，构建用户时尚品味模型，以全面捕捉用户的个性化需求。

3.设计和开发一个功能完善、用户体验良好的时尚商品推荐网站，为用户提供个性化的时尚商品推荐服务。

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.张蕾，周欣，王晓峰. 基于用户时尚品味的个性化服装推荐系统[j]. 纺织学报，2018, 39(11): 135-142.

2.李健，刘芳，王俊杰. 基于深度学习的时尚推荐系统研究综述[j]. 软件学报，2020, 31(6): 1683-1704.

3.王晓龙，张敏，李 dewen. 基于社交网络的时尚推荐系统研究[j]. 计算机学报，2019, 42(7): 1592-1609.