1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着电子商务的迅猛发展，网络购物已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

海量的商品信息和用户数据为电商平台带来了巨大的商业价值，同时也对精准营销和个性化推荐提出了更高的要求。

准确预测用户的购买意向，对于电商平台提升用户体验、提高转化率、实现精细化运营至关重要。

2. 本选题国内外研究状况综述

用户购买意向预测是电子商务和数据挖掘领域的研究热点之一，近年来，国内外学者在该领域展开了广泛的研究，取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在电商用户购买意向预测方面做了大量的研究，主要集中在以下几个方面：
（1）基于协同过滤的购买意向预测：利用用户历史行为数据，计算用户或商品之间的相似度，进行商品推荐和购买预测。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以电商用户购买意向预测为研究目标，以xgboost算法为主要研究方法，开展以下几方面的工作：
1.电商用户购买意向相关理论研究：分析用户购买意向的影响因素，构建用户购买意向的理论框架。

2.电商用户行为数据分析：收集和整理电商平台的用户行为数据，对数据进行预处理，提取用户行为特征，为模型构建提供数据基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量研究与定性分析相结合的方法，以xgboost算法为核心，构建电商用户购买意向预测模型。

具体研究方法和步骤如下：
1.文献综述：系统梳理国内外关于用户购买意向预测、xgboost算法应用等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、热点问题和未来趋势，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.数据收集与预处理：从电商平台获取用户行为数据，例如用户浏览、搜索、收藏、加购、购买等行为记录。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将xgboost算法应用于电商用户购买意向预测领域，探索xgboost算法在该领域的应用价值和潜力。

2.构建基于多源用户行为数据的特征工程体系，从用户浏览、搜索、收藏、加购、购买等多个维度刻画用户购买意向，提高特征的全面性和有效性。

3.提出一种基于xgboost的用户购买意向预测模型，并通过实验验证模型的有效性和优越性，为电商平台的精准营销和个性化推荐提供决策支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]何凯. 基于用户行为分析的电商平台购买预测研究[d].电子科技大学,2021.

[2]曾宇. 基于xgboost的商品销售预测模型研究[d].云南财经大学,2022.

[3]曾伟. 电商平台用户购买意愿预测研究[d].西南财经大学,2020.