本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，电商行业竞争日益激烈，为了提高用户满意度，提升销售额，电商推荐系统应运而生，本文针对现有推荐系统存在的推荐质量低、冷启动问题等问题，提出了一种基于深度学习的用户行为预测模型，通过对用户历史行为数据的深度挖掘，实现个性化推荐，提高推荐质量，实验结果表明，该模型在电商推荐系统中具有良好的应用效果。
随着互联网的普及，电子商务逐渐成为人们日常生活的一部分，在电商平台上，面对海量的商品信息，用户往往难以找到自己需要的商品，为了解决这一问题，推荐系统应运而生，推荐系统通过分析用户的历史行为数据，为用户提供个性化的商品推荐，提高用户购物体验，推荐系统已成为电商企业提高销售额、增强竞争力的关键手段。
现有推荐系统存在以下问题：
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1、推荐质量低：推荐结果与用户实际需求存在较大偏差，导致用户满意度降低。
2、冷启动问题：对于新用户，由于缺乏足够的历史行为数据，推荐系统难以准确预测其兴趣。
3、可解释性差：推荐系统内部决策过程复杂，难以向用户解释推荐结果。
针对上述问题，本文提出了一种基于深度学习的用户行为预测模型，旨在提高推荐质量，解决冷启动问题，并提高推荐系统的可解释性。
基于深度学习的用户行为预测模型
1、模型结构
本文提出的用户行为预测模型主要由以下几部分组成：
（1）特征提取层：通过对用户历史行为数据进行分析，提取用户兴趣特征、商品属性特征等。
（2）嵌入层：将提取的特征进行嵌入，降低特征维度，便于模型处理。
（3）注意力机制层：根据用户历史行为数据，对商品进行权重分配，提高推荐精度。
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（4）全连接层：对嵌入层和注意力机制层的结果进行融合，预测用户对商品的偏好。
（5）输出层：根据预测结果，生成个性化推荐列表。
2、模型训练
本文采用以下方法对模型进行训练：
（1）数据预处理：对用户历史行为数据进行清洗、去重等操作，确保数据质量。
（2）特征工程：根据用户历史行为数据，提取用户兴趣特征、商品属性特征等。
（3）模型训练：使用训练集对模型进行训练，优化模型参数。
（4）模型评估：使用测试集对模型进行评估，验证模型性能。
实验与分析
1、实验数据
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本文选取某电商平台的历史用户行为数据作为实验数据，包括用户ID、商品ID、用户浏览时间、购买时间、评分等。
2、实验结果
通过对比实验，验证了本文提出的基于深度学习的用户行为预测模型在电商推荐系统中的有效性，实验结果表明：
（1）与传统推荐方法相比，本文提出的模型在推荐质量上具有显著优势。
（2）针对冷启动问题，本文提出的模型在预测新用户兴趣方面具有较高的准确率。
（3）模型的可解释性较好，用户可以了解推荐结果的决策过程。
本文提出了一种基于深度学习的用户行为预测模型，并应用于电商推荐系统中，实验结果表明，该模型在提高推荐质量、解决冷启动问题、提高推荐系统的可解释性等方面具有良好的应用效果，我们将进一步优化模型，提高推荐系统的性能，为用户提供更好的购物体验。
标签： #数据挖掘优秀论文
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