一、选题依据及意义（不少于300字）
随着短视频行业的蓬勃发展，抖音已从娱乐社交平台向“内容+电商”生态深度转型，直播带货、短视频种草等购物模式持续兴起，用户线上购物行为愈发频繁且复杂。当前，抖音平台汇聚海量用户与商品资源，但存在用户需求与商品推荐匹配度不高、商家营销精准度不足等问题，既影响用户购物体验，也制约平台电商业务的高质量发展。在此背景下，基于大数据与人工智能技术构建抖音用户购物行为预测系统，成为破解行业痛点的关键探索。该系统的研发具有重要课题意义，将从用户、平台以及商家角度进行分析。对用户而言，可实现个性化商品推荐，减少无效信息干扰，提升购物效率与满意度；对平台而言，能优化资源配置，增强用户粘性，推动电商生态的良性循环；对商家来说，可精准定位目标客群，制定科学营销策略，降低运营成本并提升转化效率，同时为短视频电商行业的精细化运营提供可行的技术支撑与实践参考。
二、研究目标与主要内容（含论文(设计)提纲，不少于500字）
（一）研究目标：
课题的研究目标明确且聚焦，核心在于构建一套精准、高效的抖音用户购物行为预测系统。具体而言，一是完成抖音用户行为数据的采集、清洗与特征工程，提取用户浏览、点赞、评论、购买等多维度有效特征；二是构建并优化基于机器学习或深度学习的预测模型，提升用户购物意愿与购买品类的预测准确率；三是实现预测模型与推荐功能的集成，开发简易可行的系统原型，支持个性化推荐结果输出；四是通过实验验证系统的预测性能与实用价值，为抖音平台精准营销、商品推荐优化提供技术方案，助力提升平台电商运营效率与用户购物体验；五是探索LSTM神经网络算法、神经网络协同过滤算法在项目中的实际应用，从而解决实际问题。
（二）主要内容
1、用户需求分析：以抖音电商作为背景进行课题的需求调研，了解目前抖音用户购物行为的现状。同时，查阅相关文献了解最新的电商用户行为类似系统的研发情况。另外，可以查阅网站了解最新的数据以及图片素材信息。
2、系统功能设计：根据需求分析的结果，设计系统的功能模块，包括购物记录管理、商品信息管理、购物预测管理、用户管理等功能。
3、数据库设计：设计合理的数据库结构，存储用户信息、购物记录信息、商品信息、购物预测等各类数据。确定数据库表结构、字段属性、主键和外键关系，确保数据的高效存储和检索。
4、系统功能开发与实现：选择合适的计算机相关的框架，本课题使用Java语言作为其功能模块的编码语言，功能模块逻辑实现使用SpringBoot框架，交互页面效果渲染使用Vue框架，功能数据存储使用MySQL数据库进行存储。在算法上面，通过使用LSTM神经网络算法实现用户的购物行为预测，通过使用神经网络协同过滤算法实现商品信息的个性化推荐。前端技术上，除了使用Vue框架之外，还将使用CSS、JS、elementui等技术进行编码实现。同时，注重系统的安全性设计，包括用户身份验证、数据加密传输、防止SQL注入等安全措施。
5、系统测试与优化：对开发完成的系统进行系统测试，确保系统的稳定性和可用性。根据测试结果，对系统进行优化和改进，修复漏洞和缺陷，提高系统的稳定性和可靠性。
三、研究方法和手段
（一）研究方法
1、文献研究法，通过知网、维普、谷歌学术等多渠道，系统搜集抖音用户购物行为预测系统设计与实现相关文献研究。重点梳理现有研究中基于用户行为数据（如观看、互动、消费记录）的预测模型构建思路，以及深度学习等核心技术的应用方法，全面掌握领域研究现状与技术路径，为后续系统探究提供扎实的理论支撑。
2、案例分析法：通过专门针对抖音用户购物行为预测系统进行分析，结合类似的系统进行分析对比，并进一步在建立抖音用户购物行为预测系统进行综合分析，深入了解抖音用户购物行为预测系统的设计与实现，为如何有效提升适合抖音用户购物行为预测系统，提出有针对性的对策建议。
3、定性分析法：通过对相关文献的深度研读，综合运用归纳与演绎、分析与综合、抽象与概括等研究方法，系统剖析 SpringBoot 框架的核心原理与关键技术。以此理清系统各功能模块的内在关联，明确模块间的数据流转与调用逻辑，最终深入掌握系统的整体工作原理及其技术本质。
4、验证研究法：本研究已熟练掌握基于 SpringBoot 框架的核心原理与关键技术，在系统开发与验证的全过程中，始终秉持客观严谨的科研态度，主动排除个人主观价值判断的干扰。以功能模块的实际开发成果、单元测试与集成测试的量化数据为核心依据，精准验证技术应用的有效性与所学知识的正确性，确保研究结论真实可靠。
（二）研究手段
本课题的技术路线图已通过图1直观呈现，完整勾勒出从数据处理到系统落地的全流程技术实施路径。具体而言，路线以抖音用户购物行为数据采集为起点，后续逐步推进核心功能模块开发，其中涵盖购物记录管理、商品信息管理、购物预测管理、用户管理等关键功能模块的研发；在此基础上完成各功能模块的整合与系统整体搭建，形成完整且可运行的系统架构；最后通过系统测试验证功能完整性与运行稳定性，并针对测试中发现的问题进行优化迭代，最终实现系统的落地应用，确保各技术环节有序衔接、高效推进。

图1 技术路线图
技术手段：利用开发工具进行系统的前端和后端开发，使用数据库管理工具进行数据库设计和管理，借助测试工具进行系统测试。
数据分析手段：运用数据分析软件对调查数据进行统计分析，挖掘用户需求和行为特征，为系统优化提供数据支持。
大模型分析手段：通过使用LSTM神经网络算法实现用户的购物行为预测，通过使用神经网络协同过滤算法实现商品信息的个性化推荐。
四、参考文献目录（作者、书名或论文（设计）题目、出版社或刊号、出版年月或出版期号）
[1]于洁,孔瑞平,张凤丽. 基于Spark技术生态的电商用户行为分析系统构建——以电商产教协同项目为例[J].数字技术与应用,2025,43(09):159-161.
[2]谭捷文.某电商平台用户行为分析模型与推荐系统[D].重庆理工大学,2025.
[3]张祖赫,贾佳男. 基于计算机技术的金融服务系统及用户行为预测研究[J].无线互联科技,2024,21(22):89-91.
[4]谢英杰.基于加油站数据的用户细分及用户行为预测的研究[D].天津理工大学,2024.
[5]薛瑞珍.基于大数据平台的电商网站用户行为分析和研究[D].中北大学,2024.
[6]徐怡薇.电商App用户行为分析系统的设计与实现[D].北京交通大学,2023.
[7]顾炜伦,郝东来,陈立. 基于Spark离线和实时的电商用户行为分析系统[J].电脑编程技巧与维护,2023,(04):132-134.
[8]谢鑫. 基于Spark的电商网站用户行为分析预测系统研究[J].贵阳学院学报(自然科学版),2023,18(01):9-13.
[9]孙康.基于Spark的电商用户行为分析系统的研究[D].沈阳理工大学,2022.
[10]丁鹏程.基于电商平台的用户行为分析系统设计与实现[D].宁波大学,2022.
[11]和晓军,孙康. 基于Spark的电商用户行为分析系统[J].信息技术与信息化,2021,(11):95-97.
[12]陈伟. 基于Hadoop的电商用户行为分析系统设计与实现[J].宿州教育学院学报,2021,24(03):120-125.
[13]Liu L ,Zhang L . A Personalized Product Design and Recommendation System Using LSTM for Enhanced User Shopping Behavior Analysis[J].Journal of Circuits, Systems and Computers,2025,(prepublish).
[14]Cui M ,Feng T ,Shen X , et al. Decision-making behavior of large power users under different warrant product combinations: a system dynamics analysis[J].Energy,2025,326135951-135951.
五、文献综述（在对选题涉及的研究领域的文献进行广泛阅读或调查的基础上，对该领域的研究现状、发展动态等内容进行综述，并提出自己的见解和研究思路。不少于700字）
当下，抖音已完成从娱乐社交平台到“内容+电商”生态的转型，直播带货、短视频种草等购物模式普及，沉淀了海量用户行为与交易数据。但行业普遍存在用户需求与商品推荐匹配度低、商家营销精准性不足的问题，既影响用户购物体验，也制约平台电商业务升级。海量用户数据的价值未被充分挖掘，在此背景下，构建精准的抖音用户购物行为预测系统，成为破解行业痛点、推动短视频电商高质量发展的关键探索。基于此，国内有许多学者对其进行了细致的研究。
于洁等在《基于Spark技术生态的电商用户行为分析系统构建——以电商产教协同项目为例》中认为，一是Spark技术生态以其高效分布式计算能力，为海量电商用户行为数据的实时处理与深度分析提供核心技术支撑，是系统构建的关键依托；二是产教协同模式可实现校企资源互补，将行业真实电商数据与需求融入系统构建，提升系统实用性与人才培养针对性；三是系统构建需兼顾技术落地与教学实践，既能为电商企业精准营销、运营优化提供决策支持，也能为电商专业教学提供真实项目实践载体，实现产业需求与教育培养的协同共赢。
谭捷文在《某电商平台用户行为分析模型与推荐系统》中认为，电商平台用户行为分析模型与推荐系统的核心是实现“人货场”高效匹配，以多维度数据为基础，通过算法迭代与策略优化平衡精准性与商业价值。行为分析聚焦浏览、加购、下单等轨迹，结合用户属性与场景特征构建动态画像，挖掘显性与隐性偏好；推荐系统融合协同过滤、深度学习等算法，通过召回-排序架构输出结果，同时依托实时反馈与A/B测试持续优化。需注意分离商品显式度、从众效应等干扰因素，兼顾冷启动、多样性与隐私合规，最终既降低用户筛选成本、提升粘性，又助力平台激活长尾商品、拉动GMV 增长。
张祖赫等在《基于计算机技术的金融服务系统及用户行为预测研究》中认为，该研究核心观点围绕技术赋能金融服务升级与精准风险管控展开：计算机技术为金融服务系统注入核心动力，云计算、RPA 与区块链等技术优化业务流程、保障数据安全，大数据与 AI 则突破传统风控局限。用户行为预测聚焦多模态数据挖掘，通过分析交易轨迹、操作习惯等构建动态画像，依托机器学习模型预判信用风险与交易意图。研究需兼顾技术价值与风险防控，应对算法黑箱、数据孤岛及隐私泄露等挑战，同时需通过监管科技、跨机构协作完善合规体系，最终实现金融服务效率提升、风险可控与用户体验优化的多重目标。
Liu L 等在《A Personalized Product Design and Recommendation System Using LSTM for Enhanced User Shopping Behavior Analysis》中认为，该研究核心观点聚焦 LSTM 的时序建模优势，赋能个性化产品设计与推荐系统优化。通过 LSTM 的门控机制捕捉用户购物行为序列的长期依赖与动态兴趣演变，结合分布式计算框架提升大规模数据处理效率，较传统算法显著提升推荐精准度。系统融合多模态特征与注意力机制，强化关键行为权重，同时针对冷启动、数据倾斜等问题探索解决方案。研究强调平衡模型性能与实时性、可解释性，通过隐私保护技术与轻量化架构优化，在个性化产品设计中贴合用户动态需求，最终实现提升用户体验与平台转化效率的双重目标。
综上所述，均认可多源数据是预测核心基础，需整合浏览、加购等行为数据及社交、促销等场景数据以完善用户画像。都认为深度学习模型优势显著，LSTM 等能捕捉行为时序依赖，融合注意力机制可提升关键特征敏感度，较传统算法更适配复杂行为建模。同时指出模型需解决冷启动、数据稀疏等问题，常借助迁移学习等优化泛化能力。且一致强调要平衡预测效果与隐私合规，需通过合规手段处理数据，兼顾商业价值与用户权益。

六、工作进度安排（时间、内容、步骤）
第一阶段：准备与开题（2025年10月–2025年12月）
查阅并收集文献资料，确定研究的具体问题、技术路线与创新点，完成文献综述与开题报告撰写，并通过开题答辩。
第二阶段：数据采集与处理（2025年12月–2026年2月）
完成抖音用户行为数据的采集、清洗与特征工程，构建本研究专用数据集。
第三阶段：系统设计与实验（2026年2月–2026年3月）
对系统进行详细的设计，编码调试，系统测试与评估，同步撰写毕业论文。
第四阶段：系统优化与论文撰写（2026年3月–2026年5月）
系统测试优化，撰写毕业论文，在导师指导下修改、完善并完成论文查重、定稿，并准备最终答辩。
七、预期成果
1、完成毕业论文《基于深度学习的抖音用户购物行为预测系统的设计与实现》
2、完成系统的具体实现