1. 研究目的与意义
现有电子商务的推荐系统已经开发了许多不同的推荐技术，它们的最大共同点是基于用户或对象或两者之间的相似性。
这种方法基于相似度来进行推荐，导致用户将接触到越来越多的流行对象，而那些可能非常相关的项目将被忽略。
其次，准确的推荐并不一定是有用的推荐：目前大多数对推荐系统的研究还是把准确性作为唯一重要的因素。
2. 课题关键问题和重难点
关键问题： 1） 主流推荐算法的多样性解决方案在电子商务中的发展现状及问题；2） 人工智能算法的实施要点，尤其是难解决的推荐多样性问题；3） 部分人工智能算法解决推荐机制的策略和借鉴意义；4） 人工智能算法解决电子商务中的推荐多样性问题所能给出意见和实施建议；难点：1、推荐算法多样性的界定。
有关大中型企业已有较为稳定的推荐算法，根据课题研究需要对这些算法的准确性和多样性进行界定；2、结合定量分析和定性分析方法，提炼和总结针对出现的算法问题，提出合理有效的解决方案。
本文的突破点在于从人工智能思想入手，将物理学中的热量传播应用到用户-项目网络中，将目标用户（即被推荐用户）的已购商品视作恒温热源，源源不断的给用户-项目系统提供热量，系统有足够的热量传递到各个节点，最终稳态结果是所有节点热量相同。
3. 国内外研究现状（文献综述）
三、文献综述（或调研报告）（3000字以内）现有电子商务的推荐系统已经开发了许多不同的推荐技术，它们的最大共同点是基于用户或对象或两者之间的相似性。
这种方法基于相似度来进行推荐，导致用户将接触到越来越多的流行对象，而那些可能非常相关的项目将被忽略。
其次，准确的推荐并不一定是有用的推荐：目前大多数对推荐系统的研究还是把准确性作为唯一重要的因素。
4. 研究方案
四、方案（设计方案、研制方案、研究方案）论证（不少于100字）通过借鉴人工智能思想理论成果和实践经验，本文试图调研发现目前主流推荐系统存在的问题，分析具有多样性、准确性的算法的优势和措施，以及多样性推荐算法在企业中的实际运用。
研究方法：主要通过理论分析和实际操作相结合的研究方法。
首先了解当前主流推荐算法的特征，接着分析其可能存在的问题，即推荐的结果足够精确，但不够多样化，而精确的推荐并不一定是有用的推荐。
5. 工作计划
论文具体写作步骤，以下为示例：1）查阅与中小企业推荐机制、商品客户关系以及人工智能、深度学习、热力学扩散模型相关的资料；进行文献的阅读及整理，写出文献综述；2）根据文献理论回顾，进行理论分析，初步建立分析框架，写出； 3）进行调查及访谈；案例分析，比较分析；进行研究课题最终成果的撰写工作；论文周计划：2022-2022-1学期 第12-13周 确定选题，课题调研, 通过知网、维普数据库等查阅推荐算法、人工智能的资料，阅读、整理，完成开题报告。
完成推荐算法 和人工智能算法的英文资料翻译。
第14-15周 下达任务书，论文开题。
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