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尊敬的各位评委、老师，大家好！今天我将为大家汇报我的毕业设计课题——基于深度学习的电商用户行为预测与个性化推荐系统构建研究。
研究背景
随着互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，电商平台的繁荣带动了海量用户数据的产生，如何有效挖掘这些数据，提高用户体验，成为当前电商行业亟待解决的问题，个性化推荐系统作为解决这一问题的关键技术，近年来得到了广泛关注，本课题旨在研究基于深度学习的电商用户行为预测与个性化推荐系统构建，以提高推荐系统的准确性和用户体验。
研究目的与意义
1、研究目的
（1）构建一个基于深度学习的电商用户行为预测模型，实现对用户行为的有效预测。
（2）利用深度学习技术，构建一个高准确率的个性化推荐系统，提高用户体验。
（3）研究深度学习在电商领域的应用，为相关企业提供技术支持。
2、研究意义
（1）提高电商平台的竞争力，提升用户体验。
（2）推动深度学习技术在电商领域的应用，为我国电商行业的发展提供技术支持。
（3）丰富深度学习在个性化推荐领域的应用案例，为相关研究提供借鉴。
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研究方法与技术路线
1、研究方法
（1）数据预处理：对原始电商数据进行清洗、去重、归一化等处理，提高数据质量。
（2）特征工程：提取用户行为特征，为深度学习模型提供输入。
（3）模型构建：选用合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，进行用户行为预测。
（4）模型优化：通过调整模型参数、选择合适的优化算法等手段，提高模型准确率。
（5）系统实现：基于深度学习模型，构建个性化推荐系统，实现用户行为的预测和个性化推荐。
2、技术路线
（1）数据采集与预处理：收集电商平台用户行为数据，进行数据清洗和预处理。
（2）特征提取与选择：分析用户行为数据，提取相关特征，并筛选出对推荐系统有重要影响的特征。
（3）模型构建与训练：选择合适的深度学习模型，进行模型训练和参数调整。
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（4）模型评估与优化：对模型进行评估，根据评估结果调整模型参数，提高模型准确率。
（5）系统实现与测试：将优化后的模型应用于个性化推荐系统，进行系统测试和性能评估。
预期成果
1、构建一个基于深度学习的电商用户行为预测模型，实现用户行为的准确预测。
2、构建一个高准确率的个性化推荐系统，提高用户体验。
3、发表相关学术论文，为深度学习在电商领域的应用提供理论支持。
4、为相关企业提供技术支持，推动电商行业的发展。
本课题通过对电商用户行为数据的深度学习分析，构建了一个基于深度学习的电商用户行为预测与个性化推荐系统，该系统具有较高的准确率和良好的用户体验，为电商行业的发展提供了技术支持，在未来的工作中，我将继续深入研究，优化模型，为我国电商行业的发展贡献力量。
感谢各位评委、老师的聆听！
标签： #数据挖掘项目答辩ppt
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