1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的蓬勃发展和互联网技术的快速进步，在线购物已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
海量的商品信息和用户行为数据为精准营销和个性化推荐提供了机遇，同时也对用户购买行为预测提出了挑战。
准确预测用户的购买行为，不仅可以帮助电商平台提高用户满意度和转化率，也能够帮助商家优化产品设计和营销策略，从而实现双赢。
2. 本选题国内外研究状况综述
用户购买行为预测一直是学术界和工业界的研究热点，近年来取得了丰硕的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在用户购买行为预测领域开展了大量研究工作，主要集中在以下几个方面：
(1)基于用户人口统计特征和购买历史的预测模型。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.用户兴趣建模:研究如何有效地表示和捕捉用户的兴趣。
这部分将探讨不同的用户兴趣表示方法，并比较基于内容、基于协同过滤和基于深度学习的兴趣建模方法的优缺点，选择合适的模型来构建用户兴趣模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量研究与定性分析相结合的方法，以用户兴趣为切入点，构建基于用户兴趣的购买行为预测模型。
首先，对用户兴趣进行建模。
通过分析用户的历史行为数据，例如浏览记录、收藏记录、购买记录等，以及用户的个人信息，例如年龄、性别、职业等，利用机器学习算法，构建用户兴趣模型，量化用户的兴趣偏好。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.将用户兴趣作为关键因素，构建基于用户兴趣的购买行为预测模型，区别于传统的仅考虑用户基本信息和购买历史的预测模型，更能精准地预测用户的购买行为。
2.结合多种机器学习算法，例如深度学习、集成学习等，构建预测模型，提高模型的预测精度和泛化能力。
3.利用真实的用户行为数据进行模型训练和评估，确保研究结论的可靠性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 张洁,王强,刘艳秋.面向用户兴趣迁移的电商商品推荐研究[J].计算机科学,2021,48(S1):323-327.
2. 李勇,孟祥武,张永锋,等.融合用户动态兴趣和社交影响力的推荐方法[J].计算机研究与发展,2020,57(9):1911-1922.
3. 刘丹,张志平,张庆,等.结合用户兴趣和长短期偏好的混合推荐算法[J].小型微型计算机系统,2020,41(03):543-548.
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