写一个《基于Python的商品推荐系统的设计与实现》论文答辩的研究目的和研究思路写一个《基于Python的商品推荐系统的设计与实现》论文答辩的研究目的和研究思路

研究目的：

随着电子商务领域的迅速发展，商品推荐系统成为了电商平台中不可或缺的一部分。在众多的推荐系统中，基于Python的商品推荐系统具有开源、易于编程以及灵活性等优点，因此本研究旨在通过基于Python的商品推荐系统的设计与实现，探究如何提高电商平台的商品推荐效率，为用户提供更加智能化、个性化的推荐服务。

研究思路：

本研究将基于Python语言，以协同过滤算法为核心，采用用户行为数据分析与挖掘技术，设计并实现一个基于Python的商品推荐系统。具体思路如下：

1. 数据收集：从电商平台中采集用户行为数据，包括用户浏览记录、购买记录、评价记录等。

2. 数据预处理：对收集到的用户行为数据进行清洗、去重、格式化等处理，为后续的数据挖掘做好准备。

3. 用户行为分析：通过对用户行为数据的分析，提取用户的偏好、喜好等信息，为推荐算法提供基础数据。

4. 推荐算法设计：采用协同过滤算法，基于用户的历史行为数据，计算出相似度矩阵，并结合商品的属性信息，推荐给用户可能感兴趣的商品。

5. 推荐效果评估：通过对推荐结果的评估，比较推荐算法的优劣性，提高系统的推荐效率和准确性。

6. 系统实现与测试：将设计好的基于Python的商品推荐系统实现，并进行测试，验证系统的可行性和有效性。

通过以上的研究思路，本研究旨在设计并实现一个基于Python的商品推荐系统，提高电商平台的商品推荐效率，为用户提供更加智能化、个性化的推荐服务。