基于协同过滤推荐算法的农产品销售平台开题报告
开题报告word:开题报告word
研究的背景
随着全球化和信息技术的迅猛发展，传统农业模式正面临前所未有的挑战。市场竞争日益激烈，中小农户面临着低价采购、资源配置不均等问题。在传统的农产品销售领域存在信息不对称、流通环节多、销售渠道有限等问题，限制了农产品销售和农民收入增长。在此背景下，农产品销售平台应运而生，能够满足商家入驻平台发布农产品，消费者也可以在网站购买农产品信息，评价农产品，基于用户的行为数据网站中通过协同过滤推荐算法向不同的用户个性化的推荐农产品，通过这种信息化手段优化了销售流程、提高了交易效率，为消费者提供了更加便捷、个性化购物体验。。
综上所述，基于协同过滤推荐算法的农产品销售平台具有重要的研究意义和应用价值。它将为农产品电商带来新的发展机遇和挑战，推动农产品销售模式的创新和升级。
国内外研究现状
许多学者针对用户行为，兴趣模型，协同过滤推荐算法，内容推荐等方面进行了深入研究。例如，在用户行为方面，孙俊玲、王高平等学者利用用户行为数据与协同过滤算法，打造出基于用户偏好的农产品推荐系统，可依用户兴趣、需求推荐合适农产品[1]。在兴趣模型方面，李睿智分析用户历史行为数据构建兴趣模型，为推荐算法提供重要依据，有力支持农产品直卖网个性化推荐[2]。在协同过滤推荐算法方面，黄松结合协同过滤算法设计农产品电商平台，引入标签系统描述农产品属性特征，实现推荐服务，既丰富推荐内容形式，又提升准确性与用户满意度[3]。在图推荐方面，Wei N、Li Y 等学者通过构建用户 - 物品交互图分析关联生成推荐，提高推荐准确性与多样性。在内容推荐方面，Singh K、Dhawan S 等学者分析物品特征算相似度来推荐，引入 NLP 技术深入分析农产品描述文本，依用户兴趣提供推荐，解决用户冷启动与稀疏性数据挑战。
但仍存在一些问题。例如，农产品电商平台的数据稀疏性问题突出，因用户行为数据少，算法算用户相似度难获准确结果；冷启动问题也是一大挑战，新用户或新产品缺乏历史行为数据，算法难以有效推荐。
研究的内容
3.1 研究目标
本课题旨在开发一个基于协同过滤推荐算法的农产品销售平台，有用户，商家，管理员三个角色，商家可以发布，上架，下架等管理商品以及订单的信息；用户可以购买，加入购物车，评价商品信息；管理员管理所有的网站信息，包括商家信息，用户信息，所有的商品信息和订单信息等，解决当前农产品电商领域存在的信息过载、用户难以快速找到符合自己需求的农产品等问题。通过运用协同过滤推荐算法，实现农产品的个性化推荐，提高用户的购物体验和满意度，同时促进农产品的销售和农民的增收。
3.2 研究内容
（1）权限认证
用户，商家，管理员不同的角色都需要登录之后才可以操作某些功能，比如用户购买商品，商家发布商品，管理员发布公告等功能，而且不同角色之间的数据权限也不同，用户只能看到自己的购买记录，商家可以看到自己发布的商品的订单记录，管理员则可以管理所有的订单记录等。
（2）猜你喜欢
以用户对农产品的评分以及浏览量的数据作为算法的数据支撑，用户的每一次打分、每一回页面停留与浏览次数都蕴含着喜好倾向信息。以基于用户的协同过滤的推荐算法为理论基础，通过分析相似用户的偏好，向不同的用户推荐可能需要特色农产品。
（3）订单支付
订单支付集成支付宝沙箱环境支付能力，对接其开放平台第三方支付接口，借助沙箱环境独有的优势，能够模拟真实场景下订单的支付流程，从发起支付请求、验证支付信息到最终确认支付结果，每一个环节都能得以充分测试，保障支付功能的正确性，顺利完成订单的支付操作。
3.3 研究方法及手段
采用文献综述法，通过阅读国内外关于协同过滤推荐算法、电子商务、农产品销售以及用户行为分析等方面的参考文献，发现存在一些不足比如农产品具有季节性、地域性等特殊属性，现有推荐系统往往未能充分融入这些特性，如何保证推荐算法的快速响应和实时更新成为亟待解决的问题为本系统的研究思路、方法、借鉴。
采用实验研究方法，选取农产品直卖网平台作为研究对象，通过分析其推荐系统的实现方式、用户反馈、市场表现，提炼出值得借鉴的经验和存在的问题，直观地了解实际应用场景中的推荐系统表现，为系统设计提供实践依据。
采用软件工程的方法，通过需求分析、系统设计，系统实现，协同过滤推荐算法，第三方支付宝集成等技术手段完成对小型农产品直卖网的课程研究。
研究计划和安排
2025.8-2025.9：通过查找资料和分析同类平台，完成需求分析、开题报告。
2025.9-2026.1：根据需求分析文档，设计项目UI界面、数据表，前端使用vue+JavaScript+Layui，后端采用spring boot框架。
2026.1-2026.2：对项目进行优化及测试，保证项目基本功能的实现、布局的合理性以及使用过程中的逻辑。
2026.2-2026.5：进行毕业论文的撰写，并在导师的指导下完成二稿、三稿以及定稿，并准备查重。
2026.5以后：撰写答辩演示文稿及相关材料，做好答辩准备。
参考文献
[1]. 孙俊玲,王高平,胡永坤.协同过滤推荐算法在大数据旅游推荐系统中的应用[J].电脑知识与技术,2024,20(16):89-91.
[2]. 李睿智.基于用户相关性的协同过滤推荐算法研究[D].烟台大学,2024.
[3]. 黄松.智能推荐技术在HS农业电商平台的应用研究[D].河北科技师范学院,2023.
[4]. 杨柏.融合时空因素推荐算法的农产品电商平台的研究与设计[D].南京林业大学,2023.
[5]. 唐双林.基于Vue和SpringBoot架构的智能推荐农产品团购销售系统[D].重庆三峡学院,2023.
[6]. 王明珠.结合谱聚类和季节函数的农产品协同过滤推荐算法研究及应用[D].南昌大学,2022.
[7]. 柯灵.Java编程语言在计算机软件开发中的应用与问题处理探析[J].电脑知识与技术,2024,20(27):45-47.
[8]. 陆向艳,柳明洲.基于SpringBoot的农产品溯源系统的设计与实现[J].电脑知识与技术,2024,20(26):35-36+39.
[9]. 张帅.计算机软件Java编程特点与技术探究[J].科技资讯,2024,22(17):23-25.
[10]. 黎晖,于宏宇,张绍平,等.基于框架的Web服务软件自动化测试技术[J].兵工自动化,2024,43(08):43-46+79.
[11]. 陈金双.基于协同过滤的农产品推荐系统的研究与开发[D].重庆三峡学院,2023.
[12]. 邓林.基于Java的农产品销售系统的研究与设计[J].电脑知识与技术,2022,18(12):43-45.
[13]. 邹丽君.电子商务背景下农产品网络销售的可行性分析[J].黑龙江粮食,2022,(04):106-108.
[14]. 帅晓华.浅析需求分析在业务系统开发中的重要性[J].数字通信世界,2021,(12):128-130+168.
赵会盼.一种基于UML的面向对象的软件需求分析方法[J].电子技术与软件工程,2021,(09):63-65.
