1. 研究目的与意义
个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。
在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：作为信息消费者，如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；作为信息生产者，如何让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户关注，也是一件非常困难的事情。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：1、课题要求学生在深入学习推荐系统的基本理论和方法；2、通过所掌握的Python或Java等编程语言，并结合数学统计、软件工程等相关理论、技术，设计和实现基于余弦距离的推荐算法；3、并基于算法设计实现相应的推荐系统；4、最后基于实际数据中对系统进行测试和验证。
预期目标：1、掌握推荐系统的理论知识和基础，掌握余弦距离推荐算法理论及实现方法；2、学习和掌握Java的相关工具和基本算法3、设计和实现基于余弦距离的推荐算法；4、设计和实现面向实际应用的商品推荐系统；5、在实际应用环境中上测试系统，得到结果并作分析；
3. 研究的方法与步骤
方法：1、网上搜索并理解机器学习和推荐系统的概念、原理、实现方法；2、理解余弦相似度的计算数学公式和方法；3、上机实验:输入历史数据以测试公式、算法；步骤：1、理论准备：理解余弦相似度的概念及计算；2、配置工作环境；3、下载所需数据集并将其导入mysql数据库；4、根据余弦相似度公式和算法设计、编码；5、测试程序；6、分析结果。
4. 参考文献
[1][奥地利]詹尼士等著，蒋凡译. 推荐系统.人民邮电出版社, 2013-7-1.[2]项亮编著. 推荐系统实践.人民邮电出版社, 2012-6-1[3]郭艳红.推荐系统的协同过滤算法与应用研究[D]. 大连理工大学，2008.[4]许海玲,吴潇,李晓东,阎保平. 互联网推荐系统比较研究[J]. 软件学报, 2009(02).[5]刘建国,周涛,郭强,汪秉宏.个性化推荐系统评价方法综述[J]. 复杂系统与复杂性科学. 2009(03)[6] 章晋波.推荐系统中协同过滤算法的研究与实现[D]. 北京邮电大学 2010[7] 李惠民.电子商务推荐系统中协同过滤算法的研究[D]. 吉林大学 2011 [8] 杨杰.个性化推荐系统应用及研究[D]. 中国科学技术大学 2009
5. 计划与进度安排
1、2022.1 ---- 2022.2 查阅资料,了解课题背景， 撰写开题报告2、2022.2 ---- 2022.3 根据课题要求，进行需求分析,熟悉开发工具3、2022.3 ---- 2022.3 根据分析结果，对系统进行概要设计4、2022.3 ---- 2022.4 根据概要设计，对系统进行详细设计5、2022.4 ---- 2022.5 编写代码及设计6、2022.5 ---- 2022.5 程序调试，毕业论文资料收集，撰写论文提纲7、2022.5 ---- 2022.5 整理设计文档， 撰写毕业论文
