摘要
随着电子商务的迅猛发展，电子商城中商品种类和用户数量急剧增加，用户面临着信息过载的挑战，难以快速找到自己真正需要的商品。
传统的推荐系统往往基于用户的静态信息或购买历史进行推荐，难以准确捕捉用户瞬息万变的兴趣偏好。
而用户足迹数据蕴含着丰富的用户行为信息，能够反映用户兴趣的动态变化趋势，为构建更加精准、个性化的智能推荐系统提供了新的思路。
本文首先阐述了用户足迹和智能推荐系统的相关概念，然后梳理了国内外基于用户足迹的电子商城智能推荐系统研究现状，分析了常用的用户足迹数据类型、推荐算法模型以及系统评估指标，最后总结了现有研究的不足并展望了未来的发展趋势。
关键词：用户足迹；电子商城；智能推荐系统；个性化推荐；用户行为分析
近年来，电子商务蓬勃发展，人们的购物方式逐渐从线下转移到线上，电子商城成为了人们生活中不可或缺的一部分。
然而，随着电子商城中商品数量的爆炸式增长，用户面临着信息过载的困境，难以快速找到自己需要的商品。
传统的推荐系统通常基于用户的静态信息(如年龄、性别、职业等)或历史购买记录进行推荐，难以准确捕捉用户瞬息万变的兴趣偏好，推荐结果的准确性和个性化程度有限。
用户足迹是指用户在电子商城中浏览、搜索、收藏、购买等一系列行为记录，这些数据蕴含着丰富的用户兴趣偏好信息。
例如，用户浏览了哪些商品、在哪些页面停留时间较长、将哪些商品加入了购物车等，都能够反映用户对不同商品的兴趣程度。
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