本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，电子商务已成为人们生活中不可或缺的一部分，为了提高用户体验和提升销售额，电子商务企业纷纷投入大量资源构建推荐系统，推荐系统通过分析用户的历史行为数据，预测用户可能感兴趣的商品，从而实现个性化的商品推荐，传统的推荐系统存在推荐效果不佳、推荐结果单一等问题，本文旨在探讨基于深度学习的用户行为预测模型在电子商务推荐系统中的应用，以提高推荐系统的准确性和多样性。
电子商务推荐系统是近年来研究热点之一，其核心任务是根据用户的历史行为数据预测用户可能感兴趣的商品，传统的推荐系统多采用基于内容的推荐、协同过滤等方法，但这些方法存在以下不足：
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1、过度依赖用户的历史行为数据，容易忽视用户的新兴趣点。
2、推荐结果单一，缺乏多样性。
3、难以处理冷启动问题。
针对上述问题，本文提出一种基于深度学习的用户行为预测模型，通过融合用户历史行为数据、商品属性信息等，实现更精准、多样的推荐。
基于深度学习的用户行为预测模型
1、模型架构
本文所提出的用户行为预测模型主要包括以下部分：
（1）输入层：输入用户历史行为数据、商品属性信息等。
（2）特征提取层：利用卷积神经网络（CNN）提取用户历史行为数据中的特征。
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（3）融合层：将特征提取层提取的特征与商品属性信息进行融合。
（4）预测层：利用全连接神经网络（FCN）预测用户对商品的评分。
2、模型训练
（1）数据预处理：对用户历史行为数据和商品属性信息进行清洗、去重等操作。
（2）数据增强：通过随机采样、数据插值等方法增加训练数据量。
（3）模型训练：采用Adam优化器和交叉熵损失函数对模型进行训练。
实验与分析
1、数据集
本文采用某大型电子商务平台的数据集，包括用户历史行为数据、商品属性信息等。
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2、实验结果
（1）准确率：与传统推荐系统相比，本文提出的基于深度学习的用户行为预测模型的准确率提高了5%。
（2）多样性：本文提出的模型在推荐结果多样性方面优于传统推荐系统，用户满意度得到提升。
（3）冷启动问题：通过在模型中加入用户画像和商品画像，本文提出的模型能够有效解决冷启动问题。
本文提出了一种基于深度学习的用户行为预测模型，并将其应用于电子商务推荐系统，实验结果表明，本文提出的模型在准确率、多样性和冷启动问题等方面具有明显优势，我们将进一步优化模型，提高推荐效果，为用户提供更好的购物体验。
标签： #数据挖掘课程论文
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