本文是一篇计算机应用论文，本文以电子商务市场已经从快速发展阶段进入到更加残酷的存量竞争阶段为背景。阐述了传统电子商务行业数字化转型的机遇和挑战，并说明了当前用户行为数据行为系统展示存在的问题，从而引出电子商务平台消费者购买意愿预测系统的重要性。
第一章绪论
1.1研究背景及意义
随着我国经济和社会的快速发展，电子商务市场正日益活跃和不断完善，越来越多的人选择线上购物的生活方式。通常来说，线下购物，店员可以通过对话沟通的方式，了解消费者的购买意愿，采取针对性的促销和引导。线上购物虽然便利且节约人员成本，但是也让商家难以触达消费者的真实购买状态，探查消费者的消费意愿，从而难以进行精细化运营。比如，在预估领域，如果能够掌握用户的购买意愿，就可以提高物流掌控力度，提前备货，降低商家备货的成本。或者，为消费者提供个性化服务，有针对性地做个性化推荐，提高消费者购物体验，让有购买意愿的潜在顾客真正成为消费者。
电子商务的繁荣不仅给消费者和商家带来了更多的便利，也给在线广告商和营销人员带来了更多新的机遇[3]。在线广告商可以根据用户的日常在线购物和点击浏览行为，更多地了解消费者的偏好。大数据和云计算技术的发展进一步使广告商和营销人员能够根据在线浏览历史提供数据驱动的、针对消费者的偏好推荐。具有潜在购买意向的浏览会话上的广告投放也提高了广告的有效性。
综上所述，现如今电子商务数据不断丰富、增长，研究智能、高效的消费者购买意愿预测系统来感知用户购买行为，实现预测用户购买倾向十分必要。
1.2国内外研究现状
1.2.1国外研究现状
国外在消费者购买意愿预测系统模型优化方面的研究已取得显著进展，如图1.3所示，旨在全面提取用户行为特征以提高模型预测效果。然而，现有方法在实现这一目标的过程中也暴露出了一些缺陷。
在基于机器学习模型方面。例如，文献[4]提出了一种深度自适应进化集成的用户购买意愿预测模型，该模型通过引入模型多样性到级联层，以适应复杂的购买行为模式。尽管这种方法提高了预测精度，但它也存在一些不足。首先，模型的复杂性可能导致计算成本增加，不利于在实际应用中快速响应。其次，自适应调整结构的过程可能过于复杂，使得模型的可解释性[5]降低。文献[6]通过特征选择和过采样方法优化了XGBoost分类器，虽然这种方法在提高预测性能方面表现出色，但也存在一些问题。特征选择技术可能无法有效识别所有重要的特征，尤其是在高维数据集中，可能导致关键信息的丢失。此外，过采样虽然可以平衡数据集，但也可能引入噪声，导致模型过拟合。文献[7]利用XGBoost建立了预测模型，并通过特征工程提高了预测效果。然而，这种方法依赖于高质量的特征工程，而特征工程本身是一个耗时且容易出错的过程。此外，XGBoost模型虽然强大，但其黑盒特性使得模型的预测结果难以解释，这在需要透明度和可解释性的商业决策中可能成为一个障碍。
除了在特征上进行增强以充分提取用户特征进行用户行为建模外，部分研究人员运用自然语言处理（NLP）技术分析用户在线文本，如推文、商品描述和社交媒体广告，以揭示用户的购买倾向。然而，这些方法在实践中也面临着一些挑战和局限性。文献[8]通过集成模型分析用户推文，旨在识别潜在买家。
第二章相关概念及研究
2.1深度学习
相比于机器学习，深度学习其利用神经网络，实现特征提取以及分类，水到渠成，避免了复杂的手工提取特征操作或者人工指定相关规则，从海量数据中自动化地学习相关特征，是一种端到端（endtoend）的学习模式。相较于以前传统的机器学习方法，深度学习方法能够提取到更加高效的特征表示与模式。
本文的用户购买意愿预测模型，是基于用户在电子商务平台上的浏览、购买等行为数据。例如用户先浏览了薯片，再浏览了面包和巧克力，最后又浏览量薯片和巧克力，用户行为轨迹可以很清晰地用图结构进行表示，如图2.1所示。对于复杂的依赖关系网络的学习任务，图随处可见并在现实世界广泛使用。图可以表示不同领域的对象（objects）及其之间的关系。例如，大规模社交网络、交通网络、化学分子分析、推荐系统、生态系统等。图结构的复杂性给现存深度学习算法带来巨大挑战，在卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）[28]的共同影响下，图神经网络（Graph Neural Network，GNN）问世，它让深度学习算法可以应用于非欧氏空间解决图问题。
2.2推荐系统
推荐系统利用电子商务网站，向网站上的用户提供商品和购买建议，帮助用户选购决策，模拟销售人员协助用户完成购买流程，提高用户购买体验。个性化推荐是根据用户的兴趣倾向和操作行为，向用户推荐感兴趣的商品，引导实现更高转化。
本文研究的消费者购买意愿预测问题，一定程度上和推荐系统问题十分类似，也是需要从用户的行为操作数据中，提取用户对于商品的喜好特征，并进行预测用户的下一步行为。因此我们分析了在推荐系统领域的研究现状，综合起来，以提高消费者购买意愿预测的有效性。首先介绍用户行为建模的相关工作。
2.2.1用户行为建模
传统的（Conventional)UBM侧重于从简单的单一的历史行为序列（比如点击序列）中学习用户兴趣表示。工业级阿里为代表的建模DIN[35]、DIEN[36]、DSIN[37]；科研的序列推荐如GRU4Rec[38]、SASRec[39]、BERT4Rec[40]。传统UBM的上限依赖关系正变得越来越复杂和实用。依赖关系建模从简单的单向依赖(RNN)发展到跳过行为依赖(CNN)，最后发展到任意的成对依赖关系建模(Attention)或多重关系建模(GNN)。
长序列(LongSequence)UBM，提取更丰富和长期的用户兴趣，同时带来的挑战是计算复杂，因此一般业界采用基于检索的范式。比如SIM、ETA[41]、SDIM[42]等工业界方案。基于检索的框架对于大型推荐系统更有效，更容易扩展。这些优点使它们成为工业应用中处理长用户行为序列的更合适的解决方案。然而，检索行为在检索过程中丢失了许多行为，不可避免地会造成信息丢失。高效的检索方是该方向下未来的挑战，即如何在检索过程控制丢失的信息和计算效率之间进行权衡，发挥二者的优势，仍然是一个有待解决的问题，比如TWIN给出了一种解决方案。这个方向更多的是协同设计的挑战。
第三章 基于行为序列的用户行为特征提取算法 .................. 26
3.1 问题描述 .......................... 27
3.2 基于行为序列的用户行为特征提取算法 ................... 28
第四章 基于用户行为分析的购买意愿预测模型 .................... 47
4.1 问题描述 .................................... 47
4.2 购买意愿预测算法 ........................... 47
第五章 电商用户购买意愿可视化分析系统 ..................... 59
5.1 系统总体设计 .................................. 59
5.1.1 系统需求分析 ................................ 59
5.1.2 系统架构设计 .............................. 60
第五章电商用户购买意愿可视化分析系统
5.1系统总体设计
5.1.1系统需求分析
对于从事电子商务的商家、广告投放者以及市场营销专业人士而言，他们大多数并未具备深厚的计算机专业知识。面对海量且复杂的数据，他们往往难以高效地剖析数据中的规律，识别存在的问题及潜在的模式，因而无法提炼出有益的洞察，这限制了他们对工作决策的支持力度。因此，我们坚信开发一个操作便捷、展示清晰的可视化系统至关重要。我们与电子商务平台的运营人员进行了紧密合作。经过一系列的讨论，我们详细梳理了设计需求，展示了系统原型，并采纳了反馈信息以迭代优化我们的系统。以下是我们最终整理的需求分析任务概述。
T1：用户购买意愿的时间序列如何展示？从个体角度洞察用户倾向。
T2：购买意愿情感浓度？监控用户购买意愿变化情况。从群体角度描述用户倾向。
T3：平台报表基本上都是需要开发成本的，如何满足用户个性化的数据需求？支持运营人员可随意查询数据辅助决策。
T4：针对运营小白，如何辅助他们制作运营方案？
基于上述需求，本章综合了前述章节的研究成果，使用电子商务平台用户浏览和购买用户行为数据源，并将商品类别、价格等多方面因素整合入可视化分析之中，最终在视觉表现层面实现了精良的设计。
第六章总结与展望
6.1工作总结
本文以电子商务市场已经从快速发展阶段进入到更加残酷的存量竞争阶段为背景。阐述了传统电子商务行业数字化转型的机遇和挑战，并说明了当前用户行为数据行为系统展示存在的问题，从而引出电子商务平台消费者购买意愿预测系统的重要性。
在此背景下，本文以用户电子商务平台的点击浏览和购买商品行为作为切入点，调研了购买意愿预测系统的发展现状，通过对适用于电子商务平台的预测算法的优缺点进行研究分析，本文确定使用用户购物行为分析，通过用户行为特征中融合时间序列特征。并且改变了网络结构，进行了购买意愿预测，使得模型充分学习到了大量且稀疏的用户行为数据信息，使得模型更具有效性。然后具体地剖析了本预测系统的需求，并对系统的各个模块实行了设计与完成，最后针对多个目标对系统进行了测试和评价。
参考文献（略）
