摘要
随着电子商务的迅猛发展和在线购物平台的普及，海量的购物数据为深入理解用户行为、预测用户需求和提供个性化推荐提供了前所未有的机遇。
深度时空网络作为一种能够有效捕获复杂时空依赖关系的深度学习模型，近年来在购物预测及推荐领域展现出巨大潜力。
本文首先阐述了购物预测与推荐系统的概念，以及深度时空网络的基本原理。
然后，对基于深度时空网络的购物预测模型和推荐系统进行了全面的综述，详细介绍了常用的模型框架、关键技术和最新研究成果，并分析了不同方法的优缺点。
最后，探讨了该领域未来可能的研究方向和挑战。
关键词：深度时空网络；购物预测；推荐系统；深度学习；时空数据分析
##1.1购物预测
购物预测是指利用历史购物数据、用户行为数据等信息，通过构建模型预测用户未来的购物意图、购物时间、购物内容等。
准确的购物预测可以帮助电商平台优化库存管理、制定精准营销策略，提升用户购物体验。
##1.2推荐系统
推荐系统是一种信息过滤系统，旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐可能感兴趣的商品或服务。
推荐系统的目标是解决信息过载问题，帮助用户快速找到心仪的商品，提高用户满意度和平台收益。
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