摘要
随着电子商务的迅速发展和互联网技术的进步，用户产生了海量的行为数据。
如何利用这些数据，准确预测用户的购买行为，成为学术界和工业界共同关注的热点问题。
本文针对基于用户兴趣的购买行为预测这一课题，对国内外相关研究成果进行了系统的梳理和分析。
首先，阐述了用户兴趣、购买行为预测等基本概念，并介绍了研究背景和意义。
其次，从用户兴趣建模、购买行为预测模型构建等方面回顾了现有研究工作，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
接着，探讨了基于用户兴趣的购买行为预测系统的设计与实现，并对关键技术进行了详细说明。
此外，还对现有研究存在的不足进行了总结，并展望了未来的研究方向。
关键词：用户兴趣；购买行为预测；电子商务；推荐系统；深度学习
1.引言近年来，电子商务发展迅猛，网络购物逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
与此同时，用户在电商平台上产生了海量的行为数据，例如浏览记录、搜索记录、收藏记录、购买记录等。
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