1. 毕业设计（论文）主要内容：

现在由于云计算，大数据的快速发展，商家收集消费者的消费数据利用算法对消费者进行商品推荐。但是这些推荐都是针对个人进行推荐，当遇到喜好不同的个人构成的一个群体时，现有的算法很难做出一个尽量满足所有个体的推荐。

为试着解决此问题，本系统利用现有的个体推荐系统，借鉴国外的相关研究，基于每个成员在群体中做出的贡献，利用Python开发语言，SQL Sever 2017数据库为开发工具，进行开发设计，旨在为一个有着不同喜好个体组成的群体做出推荐，最终完成毕业论文的撰写。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

（1）根据下达的毕业设计任务，在毕业设计开始后三周内独立完成开题报告；

（2）阅读国内外目前已有的成熟的个体推荐系统，总结可用的方法和存在的问题；

（3）确定一套成熟可用的算法；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1~3周：确认选题，查阅收集资料，完成任务书及完开题报告：

第4~6周：资料总结，方法归纳，构建算法；

第7~9周：系统设计，包括数据库设计和模块设计；

4. 主要参考文献

[1] 戴朝华. 云进化算法. 西南交通大学110周年校庆研究生学术论坛论文集, 2006.

[2] zhu yunfang, chaohua dai, weirongchen, et al. adaptive probabilities of crossover and mutation in geneticalgorithms based on cloud generators. journal of computational informationsystems, 2005, 1(4): 671-678. (ei: 063610101001)

[3] ] j. lu, q. shambour, y. xu, q. lin, g.zhang, bizseeker: a hybrid semantic recommendation system for personalizedgovernment-to-business e-services, internet research 20 (2010) 342–365.