摘要
随着电子商务的迅速发展和消费者个性化需求的不断增长，准确预测商品购买趋势对于企业制定营销策略、优化库存管理和提升消费者满意度至关重要。
近年来，一种被称为“趋同商品”的现象逐渐引起学界和业界的广泛关注。
趋同商品指的是在功能、外观、价格等方面高度相似，难以区分的一类商品，例如不同品牌的手机、服装、家电等。
消费者在面对众多趋同商品时，其购买决策过程更加复杂，传统的购买趋势预测方法难以有效捕捉其潜在的购买意愿和行为模式。
本文针对趋同商品购买趋势预测这一主题，首先对趋同商品的概念进行界定，并分析消费者购买趋同商品的心理机制和影响因素。
其次，对现有的购买趋势预测方法进行综述，包括传统统计方法、机器学习方法和深度学习方法，并分析其在趋同商品购买趋势预测中的应用现状和局限性。
在此基础上，本文提出一种基于深度学习的趋同商品购买趋势预测模型，并结合具体案例进行实证研究，以验证模型的有效性和实用性。
最后，本文对研究结果进行总结，并展望未来的研究方向。
关键词：趋同商品；购买趋势预测；深度学习；消费者行为；机器学习
#1.1趋同商品
趋同商品是指在功能、外观、价格等方面高度相似，消费者难以区分的一类商品。
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