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，消费者行为分析已经成为企业提升竞争力的关键。
用户兴趣作为驱动购买行为的重要因素，对其进行深入挖掘和分析，构建精准的用户兴趣模型，并以此为基础预测用户的购买行为，对于个性化推荐、精准营销以及提升用户购物体验具有重要的现实意义。
本课题的研究致力于探索如何有效地挖掘和利用用户兴趣信息，构建精准的用户兴趣模型，并在此基础上预测用户的购买行为。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对用户兴趣建模和购买行为预测进行了广泛的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在用户兴趣建模方面，主要集中于以下几个方面：1.基于内容的兴趣建模：例如，XXX[1]等人提出了一种基于用户评论文本挖掘的兴趣建模方法，通过分析用户对商品的评价信息来推断用户的兴趣偏好。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对基于用户兴趣的购买行为预测问题展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：1.用户兴趣表示：研究如何有效地从用户的历史行为数据中提取和表示用户的兴趣，例如用户的浏览记录、购买记录、收藏记录等。
探索不同的用户兴趣表示方法，例如基于向量空间模型的表示方法、基于主题模型的表示方法、基于深度学习的表示方法等，并比较它们的优缺点。
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，首先对用户兴趣和购买行为的相关理论进行研究，在此基础上，收集和整理相关数据，并进行数据预处理。
然后，使用适当的算法构建用户兴趣模型和购买行为预测模型，并对模型进行训练和优化。
最后，使用测试数据集对模型进行评估，并分析实验结果。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种新的用户兴趣表示方法，能够更有效地捕捉用户兴趣的动态变化以及个性化差异。
2.提出一种新的用户兴趣建模方法，能够更精准地预测用户的购买行为。
3.构建一个基于用户兴趣的购买行为预测系统，为电商平台提供个性化推荐服务和精准营销决策支持。
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. 陈静, 薛明志. 融合动态用户兴趣和动态商品流行度的电商商品推荐算法[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(2): 333-341.
2. 张俊, 董智慧, 郑雪峰, 等. 融合多特征和动态用户兴趣的微博谣言检测[J]. 中文信息学报, 2021, 35(7): 869-877.
3. 李松波, 邓爱林, 程学旗, 等. 基于双向注意力机制的下一时刻兴趣预测方法研究[J]. 计算机科学, 2021, 48(5): 127-132.
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