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Web环境下商品的个性化展示方法研究的开题报告

一、选题背景和研究意义

随着互联网技术的发展和普及，越来越多的人开始在网上进行购物，电子商务市场迅猛发展。为了吸引消费者，提高销售额，网上商家开始采取个性化展示的方法，将消费者的购买历史、兴趣爱好、浏览记录等信息用于推荐商品。然而，这些方法往往只能提供一些静态的推荐，不能根据用户的实时情况进行动态调整。

本文研究的目的是在Web环境下探索一种个性化展示方法，该方法能够根据用户的实时情况进行动态调整，提高推荐的准确性和用户的购物体验。

二、研究内容和方法

1.个性化推荐算法的研究

本文首先对个性化推荐算法进行研究，包括基于协同过滤、基于内容、混合推荐等算法的原理、优缺点、适用场景等。

2.用户兴趣的建模与分析

基于用户的历史交互数据，对用户的兴趣进行建模和分析，确定用户的个性化展示策略。

3.动态调整个性化展示策略

根据用户的实时行为，调整个性化展示策略，包括更新用户兴趣模型、调整推荐算法的参数等。

4.实验设计与分析

在一个实验平台上，使用不同的个性化推荐算法和展示策略，对用户进行在线实验，分析实验数据，验证个性化展示的方法的有效性和优越性。

三、研究进度和计划

目前，研究已经完成了对个性化推荐算法的研究和用户兴趣的建模与分析。接下来，将进一步研究动态调整个性化展示策略和实验设计与分析。计划在2021年底前完成研究工作，撰写毕业论文并进行答辩。