本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，电商平台已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，面对海量的商品信息和用户评价，消费者往往难以找到适合自己的产品，为了解决这一问题，数据挖掘技术在电商平台推荐系统中得到了广泛应用，本文旨在设计并实现一个基于用户行为的简化电商平台推荐系统，以提高用户购物体验。
项目背景
电商平台推荐系统是通过对用户行为数据的挖掘和分析，为用户推荐其可能感兴趣的商品，传统推荐系统大多采用协同过滤、基于内容的推荐等算法，但这些算法在处理大规模数据时存在效率低下、推荐效果不稳定等问题，设计一个简单、高效的推荐系统具有重要的现实意义。
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系统设计
1、数据采集
本系统采用用户在电商平台上的浏览记录、购买记录、评价记录等行为数据作为推荐系统的输入，数据来源包括：
（1）用户浏览记录：包括用户浏览过的商品列表、浏览时长、浏览次数等。
（2）用户购买记录：包括用户购买过的商品列表、购买时间、购买金额等。
（3）用户评价记录：包括用户对商品的评分、评价内容等。
2、数据预处理
为了提高推荐系统的准确性，需要对采集到的数据进行预处理，包括：
（1）数据清洗：去除重复、异常数据，保证数据质量。
（2）特征提取：将原始数据转化为数值型特征，便于后续处理。
（3）数据降维：采用主成分分析（PCA）等方法降低数据维度，提高计算效率。
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3、推荐算法
本系统采用基于用户行为的协同过滤算法进行推荐，具体步骤如下：
（1）计算用户之间的相似度：采用余弦相似度或皮尔逊相关系数等方法计算用户之间的相似度。
（2）根据用户相似度计算商品相似度：对每个用户，找出与其最相似的K个用户，再计算这些用户共同浏览过的商品之间的相似度。
（3）为用户推荐商品：根据用户浏览记录和商品相似度，为用户推荐其可能感兴趣的商品。
4、系统实现
本系统采用Python编程语言进行实现，主要技术包括：
（1）数据采集：使用pandas、BeautifulSoup等库进行数据采集。
（2）数据预处理：使用NumPy、scikit-learn等库进行数据预处理。
（3）推荐算法：使用scikit-learn等库实现协同过滤算法。
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（4）系统展示：使用Flask等框架搭建Web端展示界面。
系统评估
为了评估本系统的推荐效果，采用以下指标进行评估：
1、准确率：推荐的商品中，用户实际购买的商品占比。
2、覆盖率：推荐的商品中，电商平台中所有商品的比例。
3、鲜度：推荐的商品中，新商品的比例。
通过对实际数据的测试，本系统在准确率、覆盖率和鲜度等方面均取得了较好的效果。
本文设计并实现了一个基于用户行为的简化电商平台推荐系统，通过数据采集、预处理、推荐算法和系统实现等步骤，本系统为用户提供了个性化的商品推荐服务，在今后的工作中，将进一步优化推荐算法，提高推荐效果，为电商平台提供更好的服务。
标签： #数据挖掘毕设课题简单
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