1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务的迅猛发展和在线购物平台的普及，消费者产生了海量的购物数据。

这些数据蕴含着丰富的用户行为模式和商品趋势信息，为购物预测和个性化推荐提供了前所未有的机遇。

本选题旨在研究如何利用深度时空网络技术，构建精准的购物预测及推荐系统，其目的和意义主要体现在以下两个方面：

2. 本选题国内外研究状况综述

购物预测和推荐系统一直是电子商务领域的热点研究方向，近年来，深度时空网络技术的发展为该领域注入了新的活力。

1. 国内研究现状

国内学者在购物预测和推荐系统方面取得了一些成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的研究内容主要包括以下几个方面：

1. 主要内容

1.购物数据时空特征分析:分析购物数据中的时空特性，识别影响用户购物行为的关键时空因素，为模型构建提供依据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与预处理:从公开数据集或与电商平台合作获取真实的购物数据，并对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，构建可用于模型训练和测试的数据集。

2.深度时空网络模型设计:研究不同深度时空网络模型的结构和特点，如cnn、rnn、gnn等，根据购物数据的特点选择合适的模型，并设计模型的输入输出、网络结构、损失函数等关键组件。

3.模型训练与参数优化:利用预处理后的购物数据对所构建的模型进行训练，并使用验证集进行参数调整和模型优化，选择最优的模型参数和结构。

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.深度时空网络模型的创新应用:将深度时空网络模型应用于购物预测及推荐系统中，有效地挖掘购物数据中的时空依赖关系，提高预测精度和推荐效果。

2.多源数据的融合利用:除了用户的购物数据外，还将尝试融合用户的其他数据，例如社交网络数据、地理位置数据等，构建更全面的用户画像，提高推荐的个性化程度。

3.模型的可解释性研究:针对深度学习模型可解释性不足的问题，探索如何解释模型的预测结果，例如分析模型学习到的特征表示、识别影响预测结果的关键因素等，提高模型的透明度和可信度。

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.陈杰,王晓东,黄宜华.基于深度时空网络的用户移动轨迹预测模型[j].计算机学报,2020,43(01):122-135.

2.李洋,郭志刚,付齐.基于深度时空网络的城市人流量预测方法[j].计算机应用,2020,40(01):206-212.

3.张健,刘大为,李楠,等.一种基于时空注意力的出租车轨迹预测模型[j].计算机工程,2021,47(11):110-118.