尊敬的各位老师、亲爱的同学们：

大家好！非常荣幸能够站在这里，向各位汇报我的毕业论文《基于用户行为分析的电商推荐系统优化研究》的研究成果。这篇论文是我本科阶段学习生涯中的一次重要尝试，它不仅帮助我巩固了专业知识，也让我对数据分析和实际应用有了更深刻的理解。

首先，我想感谢我的导师张教授，在整个研究过程中，他给予了我极大的支持与指导。从选题到定稿，每一步都倾注了他的心血。正是在他的鼓励下，我才得以克服重重困难，顺利完成这项工作。同时，我也要感谢所有给予我帮助的同学和朋友，是你们的支持让我的研究之路不再孤单。

接下来，我将简要介绍我的论文内容。本研究主要围绕如何提升电子商务平台的商品推荐准确性展开。随着互联网技术的发展，电商平台积累了海量用户数据。然而，如何有效利用这些数据来改善用户体验，提高销售转化率，仍然是一个亟待解决的问题。为此，我们提出了一种结合协同过滤算法与深度学习模型的新方法，旨在更精准地预测用户的购买偏好。

在理论部分，我详细阐述了推荐系统的基本原理及其面临的挑战，并介绍了所采用的技术路线。实验结果显示，相较于传统方法，我们的方案在准确率上提升了约15%，并且具有较好的扩展性和适应性。这表明，该方法在实际应用中具有较高的价值。

当然，任何研究都不可能完美无缺。通过这次实践，我也认识到自己在编程能力以及项目管理方面的不足之处。未来，我希望能够在这些方面继续努力，争取取得更大的进步。

最后，再次感谢各位老师的耐心聆听。如果大家有任何问题或建议，请随时提出，我会尽力回答。谢谢！

以上就是我的答辩稿，希望能给大家留下良好的印象。希望大家能够喜欢我的分享，也希望自己的努力能得到认可。谢谢！