近年来，随着消费升级和互联网的普及，大量消费者开始通过电商平台进行购物。然而，这些平台上的商品数量庞大，用户往往需要花费大量时间和精力筛选出自己需要的商品。因此，如何提高用户的购物体验，提供更加精准、个性化的商品推荐服务成为一项热门研究课题。
本课题的目的在于通过分析和挖掘出用户的历史行为和偏好，结合商品的属性和销售数据，设计并实现一个商品推荐系统，为用户提供更加个性化、准确的商品推荐服务，提高用户购物体验，提高电商平台的商业价值。
数据采集：
通过爬虫获取电商平台上的商品数据、用户行为数据和用户画像数据，构建商品-用户-行为的三元组数据集。
数据处理：
对于数据集中存在的脏数据、重复数据和异常数据进行清洗和处理，将数据转化成标准格式，为后续的数据挖掘和分析做好准备。
数据分析：
利用机器学习和数据挖掘的相关算法和模型，对数据集进行分析和挖掘，包括数据可视化、分类、聚类、序列模型和关联规则挖掘等。
系统设计：
根据数据分析的结果和业务需求，设计和实现一个商品推荐系统，包括数据存储、模型训练、推荐算法和结果展示等。
Zhou et al.
“Deep Interest Network  ...