电子商务专业毕业论文范文：基于大数据的电子商务个性化推荐算法研究

论文摘要：

随着互联网的快速发展，电子商务已经成为当代商业活动的主要形式之一。个性化推荐作为提升用户购物体验和商家销售额的重要手段，受到了广泛的关注。本论文旨在利用大数据技术，研究电子商务中基于大数据的个性化推荐算法，通过深入分析用户行为数据和商品信息，实现更精准的推荐，提升用户满意度和购买转化率。本文主要包括以下几个方面的研究内容：对电子商务个性化推荐算法的现状进行分析，总结各种算法的优缺点；探讨大数据在个性化推荐中的应用，以及如何通过大数据挖掘技术提升推荐效果；设计和实现一个基于大数据的电子商务个性化推荐系统，并进行实证研究和评估。通过本文的研究，可以为电子商务行业提供更有效的推荐算法，推动行业的发展与创新。

论文关键词：电子商务、大数据、个性化推荐、算法、用户行为分析

论文大纲：
1. 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状分析
1.3 研究目的与内容
2. 电子商务个性化推荐算法概述
2.1 个性化推荐算法分类及应用
2.2 算法评估指标
3. 大数据在电子商务个性化推荐中的应用
3.1 大数据技术概述
3.2 大数据在个性化推荐中的作用
4. 基于大数据的电子商务个性化推荐算法设计
4.1 用户行为数据分析
4.2 商品信息建模
4.3 推荐算法设计
5. 系统实现与实证研究
5.1 推荐系统架构设计
5.2 数据集准备与处理
5.3 算法实现与评估
6. 结论与展望
6.1 研究总结
6.2 存在问题与未来展望

以上为论文大纲的初步构想，具体内容将根据研究深度和实际情况进行进一步拓展和完善。