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科研主题：NTU-TOM老师——
基于亚马逊平台的AI个性化图书推荐系统研究
随着电子商务的迅速发展，亚马逊作为全球最大的在线零售平台之一，其图书销售业务占据了重要地位。在这个数字化时代，个性化推荐系统成为提升用户体验、增加销售额的关键技术。特别是在图书市场，由于书籍种类繁多、用户口味各异，个性化推荐系统的重要性更为凸显。人工智能（AI）技术，尤其是机器学习和深度学习算法，在个性化推荐系统中发挥着核心作用。亚马逊平台拥有海量的用户数据和图书信息，这为基于AI的个性化图书推荐提供了丰富的数据资源。通过分析用户的购买历史、浏览行为、评价反馈等数据，AI算法可以识别用户的阅读偏好，从而推荐更符合其兴趣的图书。然而，如何准确地理解用户的偏好、处理大规模数据以及保护用户隐私，是当前AI个性化推荐系统面临的主要挑战。本研究旨在探讨基于亚马逊平台的AI个性化图书推荐系统。研究将重点分析AI技术在处理用户数据、模型构建和推荐算法优化方面的应用。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求，展开1v1科研指导服务。此外，学生也可以定制其他专业的科研课题。
特邀
导师
指南者留学特邀导师：Tom教授
NTU商学院助理教授
商业智能与大数据领域专家
与美团、阿里等合作过多个商业智能项目

擅长AI在商业领域的落地应用、市场营销、信息管理与数据挖掘等
我们的优势
我们的名校科研
其他机构科研
教授1v1指导
10-20人班课
提供更个性化的科研教学指导
学生不容易得到个人化的关注
独立一作论文
共同一作论文
让学生全面地参与研究项目，从而获得更多的学术成就和独立思考的能力
导致学生的贡献被稀释，不容易凸显个人能力
教授直接指导论文
教授不指导论文
直接从资深专家那里获取知识和经验，有利于论文的高质量完成
缺乏专业指导，导致论文质量不高
Research论文
Review论文
强调实际研究和数据收集，更容易在学术界得到认可
更侧重于理论分析而非数据研究，不容易得到学术认可
100%有推荐信
不全都有推荐信
确保学生在留学申请时有强有力的推荐支持
缺乏推荐信会影响将来的留学申请
EDU邮箱推荐信
私人邮箱推荐
使用教育邮箱发送的推荐信更具权威性
缺乏权威性，不容易被接受
教授进群随时直接联系
只能在班课会议上沟通
便于实时解答疑问和及时获取反馈
缺乏及时和个性化的反馈
华人教授汉语指导
英文授课听不懂
使用汉语讲授专业知识内容更容易消化理解
用英文讲授高深的专业知识内容会形成语言障碍影响学习的质量
你将收获
国际会议论文发表
名校推荐信
全方位助力留学申请
适合人群
留学申请：计划申请数据科学/商业分析/市场营销等相关专业的同学
提升背景：希望增加深度学术研究经历，提升独立研究能力的同学
锻炼技能：想要掌握人工智能领域知识，包括python、机器学习、论文撰写等技能的同学
具体安排
Week 1
Find the Topic
  • 1V1 office hour
  • Find the topic
Week 2
Machine 
Learning
Algorithms I
  • Supervised Learning and Unsupervised Learning
  • Categorical Variable and Continuous Variable
  • Linear Models
Week 3
Machine 
Learning 
Algorithms II
  • Multicollinearity
  • Entropy
  • Decision Tree
Week 4
Machine 
Learning 
Algorithms III
  • Advanced Tree Based Models
  • Neural Network
  • Unstructured Data
Week 5
Data 
Analysis
  • 1V1 office hour
  • Try to analyze the data
Week 6-8
Implementation of 
Machine 
Learning Algorithms
  • 1V1 office hour
  • Apply machine learning algorithms to make predictions.
Week
9-12
Paper
Writing
  • Discussion & Paper Writing
  • Submit Paper   
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