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1. 研究目的与意义（文献综述）

随着电子商务的高速发展，在决策科学、云计算以及数据挖掘等技术的不断推动下，大数据环境下的电子商务个性化服务模式也在不断的寻求突破和创新。

在此背景下，本文探讨了基于大数据的电子商务个性化商品推荐的原理及方法，并通过具体案例分析大数据在电子商务个性化商品推荐中存在的主要问题，其意义在于：（1）对于用户而言，可以节省大量的时间，节省购物成本，更精确快速的找到自己喜爱的物品，极大的提高了购物的体验。

（2）对于企业而言，为客户提供个性化服务，极大的提高了潜在客户的转化率，企业的广告也可以更有针对性。

2. 研究的基本内容与方案

研究内容：本论文在分析电子商务环境下大数据的类型及特点的基础上，探讨基于大数据的电子商务个性化商品推荐的原理及方法，然后，选取典型案例，分析大数据在电子商务个性化推荐中的具体应用方式，找出其存在的问题并给出具体的改进措施。

关键问题： 1、电子商务环境下大数据有哪些类型，各有什么特点？ 2、基于大数据的电子商务个性化推荐的原理及方法是什么？ 3、大数据在电子商务个性化推荐中有哪些具体的应用方式。

3. 研究计划与安排

国外研究现状个性化推荐是上个世纪90年代由goldberg等人在一篇论文中提出的[1]，在这篇论文中他们提出了一个为用户推荐新闻的方法，即根据用户观看新闻主题的相似程度，给用户推荐新的类似主题的文章。

如今的个性化推荐不仅成为网站盈利的重要手段之一，而且已然发展成为一个全新的学术领域和科研方向。

bauer j和nanopoulos a[2]指出，基于大数据的电子商务个性化推荐已经成功地应用于社会网络和在线购物网站中。

4. 参考文献（不低于12篇）

2017年11月10日至2017年11月30日：撰写、提交、修改文献综述和开题报告 2017年11月26日至2018年03月18日：撰写毕业论文初稿及、中期检查表并提交 2018年04月17日至2018年04月30日：修改论文并提交修改稿（二稿、三稿），提交外文文献及译稿 2018年05月01日至2018年05月21日：重复率检查、提交定稿 2018年05月22日至2018年05月25日：答辩