1. 毕业设计（论文）主要内容：

目标简介：

对于电子商务平台而言，用户消费行为预测（主要研究购买倾向，即用户购买某一商品的可能性）直接关系着其广告投放、商品推荐。良好的用户消费行为预测模型的应用有助于电商卖家洞悉用户消费心理，跟踪用户消费趋势，从而生产用户喜欢的商品，提高商家的盈利。国内外已经有很多学者对在线用户行为分析进行研究。通过对在线用户行为的分析建模构造了包括推荐系统,社交影响力分析等众多应用,并取得了不错的效果。

用户消费行为预测是一个强相关和紧耦合的非线性问题。在处理此类问题的众多方法中，深度学习独领风骚，以非常高的准确率成为国内外学者及大型企业钟爱的方法。优良的深度学习模型可以挖掘用户行为的特征，并自发地处理众多特征之间的关联关系，从而达到对该非线性问题准确拟合的效果，作出准确预测。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

完成的主要任务及要求

1.查阅15篇相关文献（含2篇外文），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；

2.认真填写周记，完成800字开题报告；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

完成任务的时间节点

(1)2018/1/14—2018/3/5：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

(2)2018/3/6—2018/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；

4. 主要参考文献

参考文献：

1. 顾海斌. 基于大规模电商数据的用户消费行为分析方法研究[d].吉林大学,2016.

2. 丁一楠. 基于数据驱动的消费者决策预测研究[j].广东经济,2017(18).