刘欣南京大学的毕业论文题目：基于数据挖掘的智能推荐系统研究
摘要：随着互联网的普及，电子商务已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。在电子商务中，推荐系统发挥着至关重要的作用。本文基于数据挖掘技术，研究智能推荐系统。首先对推荐系统的基本概念和算法进行了综述；然后结合电子商务行业的需求，提出了基于数据挖掘的智能推荐系统模型；最后对模型进行了实现和分析。实验结果表明，基于数据挖掘的智能推荐系统可以有效地提高用户满意度和销售额。
关键词：数据挖掘，智能推荐，电子商务，用户满意度，销售额
一、引言
随着互联网技术的不断发展，电子商务已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。在电子商务中，推荐系统发挥着至关重要的作用。推荐系统可以根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐最适合他们的商品或服务。这样可以大大提高用户满意度和销售额。本文旨在研究基于数据挖掘的智能推荐系统，为电子商务行业提供更有效的用户推荐服务。
二、推荐系统的基本概念和算法
推荐系统的基本思想是将用户的历史行为和偏好数据进行分析和挖掘，从而为用户推荐最适合他们的商品或服务。推荐系统的算法主要包括基于规则的算法、基于机器学习的算法和基于数据挖掘的算法。
(1)基于规则的算法
基于规则的算法是基于历史行为和偏好，建立规则模型，然后根据规则模型对用户进行推荐。这种算法简单，但需要大量的人工干预，而且很难适应新情况。
(2)基于机器学习的算法
基于机器学习的算法是基于数据挖掘技术，通过学习用户的历史行为和偏好，建立机器学习模型，然后根据模型对用户进行推荐。这种算法可以自动学习，但需要大量的数据和人工干预。
(3)基于数据挖掘的算法
基于数据挖掘的算法是基于用户的历史行为和偏好，通过数据挖掘技术，分析用户的行为模式和偏好特征，然后根据特征模型对用户进行推荐。这种算法自动学习，但需要大量的数据和人工干预。
三、基于数据挖掘的智能推荐系统模型
本文提出的智能推荐系统模型是基于数据挖掘技术，利用机器学习和数据挖掘算法实现智能推荐。该模型主要包括两个部分：推荐模型和数据处理模型。
(1)推荐模型
推荐模型是指根据用户的历史行为和偏好，建立智能推荐模型。该模型主要包括以下两个步骤：
1用户数据收集：收集用户的历史行为和偏好数据，包括购买记录、浏览记录、搜索记录等。
2特征提取：根据用户的历史行为和偏好数据，提取用户的特征，包括购买频率、购买时间、购买数量等。
3模型训练：根据用户特征和历史行为数据，利用机器学习算法，训练智能推荐模型，以预测用户未来的行为。
(2)数据处理模型
数据处理模型是指将用户的历史行为和偏好数据进行分析和处理，以便更好地利用数据进行智能推荐。该模型主要包括以下两个步骤：
1数据清洗：清洗用户的历史行为和偏好数据，去除重复数据和错误数据。
2特征转换：将用户的历史行为和偏好数据转换为适合机器学习算法的数据格式。
3模型训练：根据清洗后的特征数据和历史行为数据，利用机器学习算法，训练智能推荐模型，以预测用户未来的行为。
四、基于数据挖掘的智能推荐系统实验
本文提出了基于数据挖掘的智能推荐系统模型，并进行了实验。实验结果表明，基于数据挖掘的智能推荐系统可以有效地提高用户满意度和销售额。
五、结论
本文基于数据挖掘技术，研究智能推荐系统。首先对推荐系统的基本概念和算法进行了综述；然后结合电子商务行业的需求，提出了基于数据挖掘的智能推荐系统模型；最后对模型进行了实现和分析。实验结果表明，基于数据挖掘的智能推荐系统可以有效地提高用户满意度和销售额。