摘要
随着电子商务的迅猛发展，准确预测用户购买意向成为电商平台提升竞争力的关键。
近年来，机器学习算法在预测领域展现出巨大潜力，其中XGBoost算法以其高效性和准确性备受关注。
本文首先阐述了电商用户购买意向预测的概念和意义，并介绍了XGBoost算法的基本原理。
然后，对国内外相关研究现状进行综述，分析了不同研究的特点和不足。
接着，探讨了基于XGBoost的用户购买意向预测模型构建的关键技术，包括数据预处理、特征工程、模型训练与优化等。
最后，总结了现有研究的局限性，并展望了未来的研究方向。
关键词：电商；用户购买意向；预测；XGBoost；机器学习
#1.1电商用户购买意向电商用户购买意向是指用户在电商平台上表现出对特定商品或服务的潜在购买兴趣和可能性。
它是一个动态变化的过程，受到用户自身因素（如需求、偏好、购买力等）和外部因素（如商品信息、促销活动、社会影响等）的共同影响[1]。
#1.2XGBoost算法XGBoost（ExtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法[18]。
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