1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的快速发展和电子商务的兴起，网上购物已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
网上花店作为电子商务的一种形式，近年来也得到了迅速发展。
然而，传统的网上花店系统通常以商品分类导航为主，用户难以快速找到心仪的商品，用户体验有待提升。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着电子商务和推荐系统技术的快速发展，国内外学者对基于内容算法的网上购物推荐系统进行了大量的研究，取得了一些成果。
1. 国内研究现状
国内学者在基于内容算法的电商推荐方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：
用户画像构建:研究者们探索了多种用户画像构建方法，例如基于标签的用户画像、基于社交网络的用户画像等，以更全面地刻画用户特征。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.网上花店系统需求分析:对网上花店系统的功能需求、性能需求和用户需求进行详细分析，为系统设计提供依据。
2.基于内容算法的推荐模块设计:设计基于内容算法的推荐模块，包括用户画像构建、内容特征提取、推荐算法选择、推荐结果展示等环节。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研法:通过查阅国内外相关文献，了解基于内容算法的推荐系统、网上花店系统等方面的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础。
2.需求分析法:通过问卷调查、访谈等方式，收集用户需求和花店管理需求，并对需求进行分析和整理，为系统设计提供依据。
3.系统设计法:采用面向对象的设计方法，设计系统的架构、模块和数据库，并绘制相关的设计文档。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.个性化推荐:利用基于内容算法的推荐技术，根据用户的兴趣偏好和商品特征，为用户提供个性化的商品推荐服务，提升用户体验和满意度。
2.多模态特征融合:在商品特征提取方面，结合文本特征和视觉特征，构建多模态商品特征向量，以提高推荐算法的精度和鲁棒性。
3.可解释性推荐:在推荐结果展示方面，提供推荐理由的解释，例如“根据您购买过的商品推荐”，“根据您浏览过的商品推荐”等，以增强用户对推荐结果的信任度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张蕾,周辉,黄友涛.基于内容推荐算法研究综述[J].计算机应用研究,2022,39(12):3553-3562.
2.刘畅,孙斌,周涛.推荐系统中冷启动问题研究综述[J].软件学报,2022,33(11):4021-4046.
3.李航.统计学习方法[M].北京:清华大学出版社,2019.
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