基于用户兴趣的购买行为预测文献综述

随着互联网的快速发展和电子商务的兴起，用户产生海量数据，如何有效地利用这些数据来预测用户的购买行为，已成为电子商务领域研究的热点问题。

准确预测用户的购买行为，不仅可以帮助企业更好地了解用户需求、制定精准的营销策略，还可以提高用户的购物体验，促进电子商务的良性发展。

本文首先阐述了用户兴趣和购买行为预测的相关概念，并对国内外研究现状进行梳理和分析。

然后，重点介绍了基于用户兴趣的购买行为预测的主要研究方法，包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于深度学习的推荐等，并对各种方法的优缺点进行比较分析。

最后，对该领域未来的发展趋势进行展望，指出该领域仍需解决的问题和挑战，并提出一些可行的研究方向。

关键词：用户兴趣；购买行为预测；推荐系统；深度学习；电子商务

1.1用户兴趣
用户兴趣是指用户对特定事物、主题或活动的偏好程度，是用户行为背后的潜在驱动力。

在电子商务领域，用户兴趣通常表现为用户对商品的浏览、收藏、购买等行为。

准确识别和建模用户兴趣，对于预测用户的购买行为至关重要。

1.2购买行为预测
购买行为预测是指利用历史数据和分析技术，预测用户在未来一段时间内购买特定商品的可能性。