AI电商专利技术交底书PPT

技术领域本发明涉及人工智能（AI）和电子商务（电商）领域，特别是一种基于深度学习的用户购买行为预测模型及其在电商推荐系统中的应用。技术背景随着互联网的快速...

技术领域本发明涉及人工智能（AI）和电子商务（电商）领域，特别是一种基于深度学习的用户购买行为预测模型及其在电商推荐系统中的应用。技术背景随着互联网的快速发展，电子商务已成为人们购物的主要方式之一。然而，在海量商品中，用户如何快速找到感兴趣的产品仍然是一个挑战。传统的电商推荐系统主要基于用户的历史购买记录和浏览行为，但这种方法往往忽视了用户的潜在需求。因此，开发一种能够更精准预测用户购买行为的AI模型具有重要的现实意义。发明内容本发明提出了一种基于深度学习的用户购买行为预测模型，该模型能够结合用户的浏览记录、购买记录、搜索关键词等多维度数据，通过深度学习算法挖掘用户的潜在需求，并预测其未来的购买行为。具体来说，该模型包括以下步骤：数据预处理收集用户的浏览记录、购买记录、搜索关键词等数据，并进行清洗和归一化处理，以消除数据中的噪声和异常值特征提取利用深度学习算法（如卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN）从预处理后的数据中提取关键特征，这些特征能够反映用户的兴趣和需求行为预测将提取的特征输入到预测模型中，通过训练和优化模型参数，实现对用户未来购买行为的精准预测推荐策略根据预测结果，为用户生成个性化的推荐列表，提高用户的购物体验和满意度本发明的优点在于：能够更全面地考虑用户的多维度数据挖掘用户的潜在需求采用深度学习算法提高了预测模型的准确性和鲁棒性可根据预测结果为用户生成个性化的推荐列表提高电商平台的销售效率和用户满意度实施方式在实施本发明时，可采用以下步骤：收集用户的浏览记录、购买记录、搜索关键词等数据并进行预处理和归一化处理选择合适的深度学习算法（如CNN或RNN）从预处理后的数据中提取关键特征构建用户购买行为预测模型利用提取的特征进行训练和优化根据预测结果为用户生成个性化的推荐列表，并在电商平台中进行展示持续收集用户反馈和数据对模型进行迭代和优化，提高预测准确性和用户体验附图说明本发明附图包括数据流程图、深度学习模型结构图、推荐系统界面图等，用于说明本发明的实施过程和效果。权利要求一种基于深度学习的用户购买行为预测模型其特征在于，该模型能够结合用户的浏览记录、购买记录、搜索关键词等多维度数据，通过深度学习算法挖掘用户的潜在需求，并预测其未来的购买行为根据权利要求1所述的预测模型其特征在于，该模型包括数据预处理、特征提取、行为预测和推荐策略等步骤一种电商推荐系统其特征在于，该系统采用权利要求1或2所述的预测模型，根据预测结果为用户生成个性化的推荐列表一种电商平台其特征在于，该平台集成了权利要求3所述的推荐系统，能够为用户提供个性化的购物体验以上所述仅为本发明的优选实施例，不限制本发明的具体实现方式。凡在本发明的思想和原理上做的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。