本项目使用经典的电商用户行为数据集（包含用户ID、商品ID、行为类型、时间戳等字段）。首先利用pandas进行数据加载与清洗：处理缺失值、删除重复记录，并提取日期小时等时间特征。通过df.info()和df.describe()初步了解数据规模与分布，为后续分析奠定基础。

Java作为一门成熟且不断进化的语言，在人工智能与大数据领域绝非旁观者。其稳健的工程特性、丰富的企业级开发生态和持续的性能优化，使其在构建大规模、高可用的智能系统方面具有独特优势。对于企业和开发者而言，深入挖掘Java在这些前沿领域的潜力，不仅是技术栈的延续，更是开拓创新应用的关键路径。在智能化浪潮中，Java正以新的姿态继续担当数字世界的基石。

与传统方法需要手动设计特征不同，CNN能够直接从海量数据中自动学习层次化的特征表示——从底层的边缘、纹理，到中部的部件，再到高层的复杂物体概念。然而，该领域依然面临诸多挑战，如模型对大量标注数据的依赖、对抗性攻击的脆弱性、决策过程的可解释性不足，以及在边缘设备上部署时的计算效率问题。生成对抗网络（GAN）和扩散模型的出现，让图像生成达到了以假乱真的水平。随着算法的不断精进和计算资源的持续增长，我们