题目名称

电商爆款商品推荐系统的设计与实现

起止日期

学生姓名（签名）

指导教师（签名）

系主任（签名）

设计内容：

1.使用的技术:

Hadoop:用于分布式存储和处理大规模数据。

Hive:基于Hadoop的数据仓库工具,用于数据的统计和分析。

Sqoop:用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据的导入和导出。

Spark:用于大规模数据处理和机器学习的分布式计算框架。

Kafka:分布式消息队列,用于实时数据的传输和处理。

Python:用于数据采集、预处理、特征提取和模型训练等任务。

Flask:Python的Web框架,用于搭建推荐系统的前端界面。

2.完成的功能:

爆款商品识别：

实时监控各大电商平台的商品销售数据,包括销量、评价数、搜索量等指标。

按照时间排序,识别出销量激增、热度突出的爆款商品。

用户行为分析：

结合商品的属性信息(和用户行为数据(如浏览、收藏、加购等),构建多维度的爆款商品评估模型。

推荐模型训练：

采用协同过滤算法，如果两个商品经常被相同的用户购买,那么这两个商品可能比较相似,应该互相推荐。

商品推荐：

根据商家的业务属性和目标受众,推荐与其相关的爆款商品。

推荐结果展示：

生成爆款商品的销售报表和趋势分析,帮助商家掌握市场动向和竞争情报。

提供可视化的数据分析工具,支持商家进行自定义查询和多维度分析。

系统监控与评估：

对商家的销售数据进行挖掘分析,识别关联商品、优化组合销售策略。

主要技术指标：

数据量级:系统需要处理的商品数据和用户行为数据的规模,商品数据达到1000万条,用户行为数据达到1亿条等。

响应时间:系统生成推荐结果的时间,一般要求在500毫秒内返回推荐结果,以保证用户体验。

准确率:推荐结果的准确程度,精确率达到80%以上,召回率达到70%以上。

覆盖率:推荐系统对商品目录的覆盖程度,即推荐结果中包含的商品占全部商品的比例,达到覆盖率达到85%以上。

新颖度:推荐结果中新品或长尾商品的比例,反映推荐系统发掘新品和个性化商品的能力,新颖度达到20%以上。

实时性:推荐系统根据用户实时行为调整推荐结果的能力,根据用户的点击、购买等行为实时更新推荐列表,实时更新的延迟在3分钟以内。

并发量:系统能够同时支持的并发用户数,反映系统的承载能力和稳定性,支持1万以上的并发用户请求。

可扩展性:系统能够通过扩展硬件和软件资源来提升处理能力的能力,支持分布式部署、弹性伸缩等,以应对业务增长和流量高峰。

基本要求：

1. 1. 1. 1. 数据库表8个
         2. 功能模块不少6个
         3. 代码不少1万行

进度安排

起止时间

拟完成内容

应收集的资料及主要参考文献：

[1]彭冬阳;王睿;胡谷雨;.协同过滤推荐算法在视频缓存策略中的应用[J].计算机时代,2022(02).

[2]刘俊彤;张佳兴;韩宝平;.基于协同过滤算法与标签融合的农产品电商平台设计[J].南方农业,2021(34).

[3]范铭煜.基于时间加权的混合推荐算法[D].广东工业大学,2021(03).

[4]李宇琦;陈维政;闫宏飞;李晓明;.基于网络表示学习的个性化商品推荐[J].计算机学报,2019(08).

[5]邓园园;吴美香;潘家辉;.基于物品的改进协同过滤算法及应用[J].计算机系统应用,2019(01).

[6]洪亮;任秋圜;梁树贤;.国内电子商务网站推荐系统信息服务质量比较研究——以淘宝、京东、亚马逊为例[J].图书情报工作,2016(23).

[7]王烽权;江积海;王若瑾;.人工智能如何重构商业模式匹配性？——新电商拼多多案例研究[J].外国经济与管理,2020(07).

[8]席岩;张乃光;王磊;张智军;刘海涛;.基于大数据的用户画像方法研究综述[J].广播电视信息,2017(10).

[9]黄立威;江碧涛;吕守业;刘艳博;李德毅;.基于深度学习的推荐系统研究综述[J].计算机学报,2018(07).

[10]高凤丽;孙连山;.个性化推荐系统概述[J].技术与市场,2015(02).

[11]范铭煜.基于时间加权的混合推荐算法[D].广东工业大学,2021(03).

[12]代丽;樊粤湘;.个性化推荐系统综述[J].计算机时代,2019(06).

[13]谢帮敏.基于机器翻译模型的搜索推荐系统的设计与实现[D].南京大学,2019(07).

[14]刘晓飞;朱斐;伏玉琛;刘全;.基于用户偏好特征挖掘的个性化推荐算法[J].计算机科学,2020(04).

[15]刘宇;朱文浩;.基于内容和标签权重的混合推荐算法[J].计算机与数字工程,2020(04).

[16]孙倩;陈昊;李超;.基于改进人工蜂群算法与MapReduce的大数据聚类算法[J].计算机应用研究,2020(06).

[17]杨青;张亚文;张琴;袁佩玲;.基于Hadoop的多维关联规则挖掘算法研究及应用[J].计算机工程与科学,2019(12).

题目名称

电商爆款商品推荐系统的设计与实现

学生姓名

指导教师姓名

选题意义：

电商爆款商品推荐系统是一项革新商家运营模式、提升竞争力的关键技术。在当前电商市场竞争日益激烈的背景下,商家如何快速、准确地发现和采购爆款商品,已成为决定其销售业绩和市场地位的关键因素。电商爆款商品推荐系统利用大数据分析和机器学习技术,通过对海量商品销售数据、用户行为数据等进行实时处理和挖掘,为商家提供精准、及时的爆款商品信息,帮助商家优化采购决策,提升销售转化率。

该系统的价值体现在多个方面:首先,它能够显著提升商家的市场响应能力,帮助商家实时监测市场动向,快速发现和采购爆款商品,抢占先机;其次,它可以优化商家的采购决策,基于数据驱动的分析和预测,帮助商家规避采购风险,提高资金周转效率;再次,它可以扩大商家的经营品类,通过智能化、个性化的爆款商品推荐,帮助商家发掘新的销售增长点,实现业务多元化发展;最后,它还能够提升商家的用户满意度和忠诚度,通过推荐高质量、高人气的爆款商品,为消费者提供更优质的购物体验,提高复购率和口碑传播。

研究现状：

近年来,电商爆款商品推荐系统受到了学术界和工业界的广泛关注。在国外,亚马逊、eBay等电商巨头早已将推荐系统技术应用于爆款商品挖掘和推荐,并取得了显著成效。亚马逊的Item-to-Item协同过滤算法、eBay的商品相似度计算模型等,都是业界广为称道的成功案例。这些公司不仅将推荐系统视为提升用户体验、增强客户粘性的重要手段,更将其作为赋能商家、驱动销售增长的战略工具。国外学者也在不断探索新的算法和模型,如基于深度学习的爆款商品预测、融合多源数据的混合推荐等,进一步提升了爆款商品推荐的精准度和实时性。

在国内,电商爆款商品推荐系统的研究和应用也方兴未艾。阿里巴巴、京东、拼多多等电商平台纷纷设立了专门的研发团队,致力于爆款商品推荐技术的攻关和落地。阿里巴巴的"狙击手"系统、京东的"火炬"计划、拼多多的"多多爆款"等,都是国内电商巨头在爆款商品推荐领域的代表性成果。这些系统通过海量数据挖掘和机器学习算法,实现了爆款商品的实时监测、智能预测和精准推送,大大提升了商家的采购效率和销售业绩。国内学者也在积极开展相关研究,围绕爆款商品特征提取、用户行为分析、跨平台数据融合等方面,提出了诸多创新性的解决方案,为推荐系统的优化升级提供了理论支撑。

尽管如此,电商爆款商品推荐系统的研究仍存在一些挑战和不足。首先,爆款商品的生命周期较短,用户需求变化快,如何实现推荐结果的实时更新和动态优化,仍是一个难点;其次,不同商家的经营特点和目标受众差异较大,如何提供个性化、差异化的推荐服务,也有待进一步探索;再者,爆款商品的影响因素错综复杂,如何从多维度、多尺度分析爆款特征,建立更加全面、准确的爆款模型,还需要学界和业界的持续努力.

研究内容及论文框架：

1.研究内容：

本研究拟围绕电商爆款商品推荐系统开展深入探讨。研究内容包括:通过海量电商数据挖掘爆款商品的关键特征和影响因素,构建多维度的爆款商品特征模型;深入分析用户行为数据,揭示用户对爆款商品的偏好和需求规律;在传统推荐算法的基础上,引入深度学习、强化学习等前沿技术,提高推荐的实时性、准确性和多样性;针对业务特点和性能需求,设计高可用、可扩展的系统架构,优化数据流、算法流和控制流;开发面向商家的爆款商品分析和决策支持工具,提供直观、易用的数据可视化和交互功能。本研究旨在突破电商爆款商品推荐的技术瓶颈,构建高效、智能的推荐引擎,为商家赋能,为消费者创值,推动电商行业的技术进步和模式创新。

1. 论文框架：

第一章 绪论

本章主要介绍电商爆款商品推荐系统的研究背景和意义,分析国内外相关领域的研究现状,明确本文的研究内容和创新点,并对论文结构进行概述。

第二章 相关理论与技术基础

本章对电商爆款商品推荐系统涉及的相关理论和技术进行综述,包括电子商务与商品推荐概述、推荐系统算法综述、大数据处理技术以及机器学习与深度学习基础等。

第三章 系统需求分析

本章对电商爆款商品推荐系统进行需求分析,包括功能性需求分析、非功能性需求分析以及可行性分析,为系统设计奠定基础。

第四章 系统设计

本章对电商爆款商品推荐系统进行总体设计,包括系统总体架构设计、功能模块设计、核心算法设计以及数据库设计等,形成完整的系统设计方案。

第五章 系统实现

本章详细介绍电商爆款商品推荐系统的实现过程,包括数据采集与预处理、爆款商品特征提取与分析、用户行为挖掘与建模、推荐算法实现以及商家决策支持模块实现等。

第六章 系统测试与评估

本章对电商爆款商品推荐系统进行全面测试与评估,包括测试环境与测试方法、功能测试、性能测试、推荐效果评估以及系统优化与改进等,验证系统的有效性和可靠性。

结论与展望

参考文献

致谢

附录

研究方法及进度安排：

参考文献：

[1]黄勃;严非凡;张昊;李佩佩;王晨明;张佳豪;方志军;.推荐系统研究进展与应用[J].武汉大学学报(理学版),2021(06).

[2]杨单;刘启川;.基于大数据的跨境电商平台个性化推荐策略优化[J].对外经贸实务,2020(11).

[3]刘俊彤;张佳兴;韩宝平;.基于协同过滤算法与标签融合的农产品电商平台设计[J].南方农业,2021(34).

[4]范铭煜.基于时间加权的混合推荐算法[D].广东工业大学,2021(03).

[5]代丽;樊粤湘;.个性化推荐系统综述[J].计算机时代,2019(06).

[6]谢帮敏.基于机器翻译模型的搜索推荐系统的设计与实现[D].南京大学,2019(07).

[7]代明竹;高嵩峰;.基于Hadoop、Spark及Flink大规模数据分析的性能评价[J].中国电子科学研究院学报,2018(02).

[8]黎超;.基于大数据的电商个性化推荐系统分析[J].商业经济研究,2019(02).

[9]王烽权;江积海;王若瑾;.人工智能如何重构商业模式匹配性？——新电商拼多多案例研究[J].外国经济与管理,2020(07).

[10]席岩;张乃光;王磊;张智军;刘海涛;.基于大数据的用户画像方法研究综述[J].广播电视信息,2017(10).

[11]黄立威;江碧涛;吕守业;刘艳博;李德毅;.基于深度学习的推荐系统研究综述[J].计算机学报,2018(07).

[12]洪如霞;.大数据背景下互联网用户行为研究[J].信息与电脑(理论版),2020(04).

13]张明;.基于大数据的移动互联网行为分析[J].电子技术与软件工程,2018(11).

[14]杨博;赵鹏飞;.推荐算法综述[J].山西大学学报(自然科学版),2011(03).

[15]冷亚军;陆青;梁昌勇;.协同过滤推荐技术综述[J].模式识别与人工智能,2014(08).

[16]郭克华;石宏彬.一种商品数据的检索排序方法及系统[P].中南大学,2016.

[17]杨欢;王新房;.改进预测评分矩阵的协同过滤算法[J].软件导刊,2019(10).

指导教师意见：

指导教师：                年   月   日

开题小组意见：

£该生能够完成开题任务，选题具有一定研究价值，同意开题。

£该生没能完成开题任务，或选题不具有研究价值，不同意开题。

负责人：                  年   月   日

学生姓名

专业

学号

指导教师

职称

选题是否有变化

选题变化的原因

工作态度

学生对毕业设计的认真程度：

£认真            £较认真         £一般          £不认真

学生纪律及出勤情况：

£好              £较好           £一般          £不好

工作进度

完成情况

£提前完成      £按计划完成   £延期完成    £没有完成

目前已完成

的任务

£选定论文题目        £完成调研及查阅文献工作  £拟定论文提纲

£全部完成设计任务    £完成部分设计任务        £完成论文初稿

质量评价

（学生前期已完成的工作质量）

£优              £良             £合格          £差

工作进度具体完成情况（对照设计任务书，写明学生已完成的内容及待完成的内容）：

存在的问题与建议：

指导教师：                年    月    日

学生姓名

专业

学号

指导教师

职称

第一次记录

指导情况及指导意见：

指导教师签字：                 学生签字：                 年   月   日

第二次记录

指导情况及指导意见：

指导教师签字：                 学生签字：                 年   月   日

第三次记录

指导情况及指导意见：

指导教师签字：                 学生签字：                 年   月   日

第四次记录

指导情况及指导意见：

指导教师签字：                 学生签字：                 年   月   日

第五次记录

指导情况及指导意见：

指导教师签字：                 学生签字：                 年   月   日

第六次记录

指导情况及指导意见：

指导教师签字：                 学生签字：                 年   月   日

第七次记录

指导情况及指导意见：

指导教师签字：                 学生签字：                 年   月   日

第八次记录

指导情况及指导意见：

指导教师签字：                 学生签字：                 年   月   日

第九次记录

指导情况及指导意见：

指导教师签字：                 学生签字：                 年   月   日

第十次记录

指导情况及指导意见：

指导教师签字：                 学生签字：                 年   月   日

学生姓名

专业

物联网工程

学号

指导教师

职称

指导教师评语及评分（百分制得分×权重50％）：

评分：                   指导教师：                   年   月   日

评阅教师评语及评分（百分制得分×权重10％）：

评分：                   评阅教师：                    年   月   日

答辩资格审查意见：

£该生已按时按量完成毕业设计，同意参加答辩。

£该生未按时按量完成毕业设计，不同意答辩。

答辩组长：                    年   月   日

答辩小组评语及成绩（百分制得分×权重40％)：

成绩：                        答辩组长：             年   月   日

总评成绩：

百分制成绩：          ；五级分制成绩：          。

系主任：                年   月   日