本毕设课题围绕基于简单数据挖掘的个性化推荐系统展开，旨在设计与实现一个简单易用的推荐系统。通过分析用户行为数据，该系统将提供个性化的推荐服务，提升用户体验。
本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来，数据挖掘作为一门研究如何从大量数据中提取有价值信息的技术，逐渐成为学术界和工业界关注的焦点，本文旨在设计并实现一个基于简单数据挖掘的个性化推荐系统，通过分析用户行为数据，为用户提供个性化的商品推荐。
系统概述
个性化推荐系统是一种基于用户历史行为、兴趣和社交网络等信息，为用户提供个性化的商品、服务或内容推荐的技术，本文所设计的个性化推荐系统主要包括以下几个模块：
1、数据预处理模块：对原始数据进行清洗、去重、格式化等操作，为后续分析提供高质量的数据。
2、特征提取模块：根据用户行为数据，提取用户兴趣、购买偏好等特征，为推荐算法提供输入。
3、推荐算法模块：采用协同过滤、内容推荐等算法，根据用户特征和商品信息，生成个性化推荐结果。
4、系统展示模块：将推荐结果以可视化的形式展示给用户，提高用户体验。
系统设计与实现
1、数据预处理模块
（1）数据清洗：去除数据中的缺失值、异常值等，保证数据质量。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（2）数据去重：删除重复数据，避免影响推荐结果。
（3）数据格式化：将数据转换为统一的格式，便于后续处理。
2、特征提取模块
（1）用户兴趣提取：根据用户浏览、收藏、购买等行为，提取用户兴趣标签。
（2）用户购买偏好提取：分析用户购买历史，提取用户购买偏好。
3、推荐算法模块
（1）协同过滤算法：根据用户历史行为，寻找相似用户或商品，进行推荐。
推荐算法：根据用户兴趣标签和商品信息，进行推荐。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
4、系统展示模块
（1）推荐结果展示：将推荐结果以列表、卡片等形式展示给用户。
（2）个性化推荐结果展示：根据用户兴趣和购买偏好，展示个性化推荐结果。
系统测试与评估
1、测试数据集：使用公开数据集进行测试，如MovieLens、CiteULike等。
2、评估指标：采用准确率、召回率、F1值等指标对推荐结果进行评估。
3、实验结果：通过实验，验证了所设计个性化推荐系统的有效性和实用性。
本文设计并实现了一个基于简单数据挖掘的个性化推荐系统，通过分析用户行为数据，为用户提供个性化的商品推荐，实验结果表明，该系统具有较高的推荐准确率和用户体验，在今后的工作中，可以进一步优化推荐算法，提高推荐效果，为用户提供更加精准的个性化推荐服务。
评论列表