通过个性化推荐系统，用户就不用浏览大量的信息来获取自身需求的内容，减少时间，提高效率；电子商务网站能通过个性化推荐产品，吸引新用户，巩固老用户，减少了营销成本。所以，通过个性化推荐，信息能够被更合理的利用，用户需求也能更好的满足。

1。2  文献综述

1。2。1  用户行为分析综述

1。2。2  个性化推荐综述

1。3  本文组织结构

本文以用户行为为数据基础，重点突出个性化推荐的研究过程以及分析过程，在结构上分为五章，内容如下：

第一章：绪论。从宏观的角度介绍了个性化推荐的研究背景以及研究意义，再以综述的形式阐述了个性化推荐的发展、现状和应用，说明个性化推荐是一种有效的信息过滤方法。

第二章：个性化推荐常用的算法内容以及比较。本章简要的介绍了现下流行的一些推荐算法（包括协同过滤算法，基于关联规则的推荐算法，基于用户统计信息的个性化推荐算法），通过比较这些算法的优势和不足，在结合实际的基础上提出了个性化推荐方法。来:自[优E尔L论W文W网www.chuibin.com +QQ752018766-

第三章：个性化推荐的研究过程。研究过程是本文的重点，先整体介绍了研究的主要内容，接着分成研究前的准备阶段，研究的处理过程阶段（包括研究前的分析阶段，数据识别阶段，研究预处理阶段，样本建立阶段，数据的建模阶段，产品推荐阶段），完成产品的个性化推荐。

第四章：结论与分析。根据研究过程所展示的结果进行分析，得出模型的结果以及相关的产品推荐，并分析实验过程所遇到的问题，最终得出相关的结论。

第五章：个性化推荐的实际应用。对相关的结果进行实际的网页设计，在新一站网站上利用相关页面进行产品的个性化推荐。