在互联网高速发展的时代,我们在移动设备上消费是个再正常不过的场景,电商企业现在对于利用营销手段获客,吸引用户进入平台已经不是一件难事,但是由于电商平台竞争激烈,用户选择越来越多,如何在短暂的,碎片化的时间内,使得用户快速对平台内商品激发兴趣,提高用户在电商平台的活跃度,保持长周期的用户留存,并使用户形成消费习惯,成为了电商企业的重大挑战。现在越来多的企业在自己的电商平台引入个性化推荐模块,来提高用户的活跃度。本文以电商平台中推荐模块中个性化推荐算法作为研究主题,因此本文研究了电商推荐算法的发展历程以及当代常用的基于深度学习推荐模型RNN,LSTM,GRU等。由于以用户为中心的互联网营销思维在电商生态中越来越重要,在个性化营销、用户运营的过程中,都会以用户视角来进行企业管理规划。随着这两年个性化推荐算法的发展,虽然运用了很多机器学习、深度学习的技术,但是融入业务内容的用户生命周期理念研究非常少,所以本文将用户生命周期作为切入视角,对现有的深度学习的个性化推荐模型进行优化。本文首先研究了电商用户生命周期的相关理论,着重阐述了用户生命周期中较为经典的AARRR模型。但因为AARRR理论对于本文研究的内容有些局限性,所以本文基于用户行为规律的探索,改进了原有的生命周期理论,提出GMS（Growth Period-成长期,Mature Period-成熟期,Sleeping Period-休眠期）生命周期理论,使之融入电商推荐系统中,更好的帮助电商企业契合在不同生命周期阶段的用户需求,提高推荐的精准度。在不同的生命周期阶段下,用户的行为规律不同,用户主要的需求倾向也不经相同,比如在G-成长期,用户行为具有稀缺性,需要平台做主动的热门商品导购,在M-成熟期,用户对商品的兴趣程度可以通过大量的历史数据获得,而在S-休眠期,则需要部分热门商品导购,加部分历史行为来唤醒用户对平台商品的兴趣。基于这种多阶段的情况,全局使用单一模型并不很好的满足不同用户需求和特征规律,所以本文研究中尝试在不同的用户生命周期阶段选用最合适的算法模型与之匹配,设计出一个基于深度学习的混合推荐算法模型框架,用户分不同阶段来是适配不同阶段模型,进而达到总体推荐模型效果最佳的状态。由于GRU在传统RNN的基础上优化了梯度消失等问题,在LSTM的基础上提升了运算效率,所以本文最终选定GRU作为主要算法之一。另外,为了能够更好的优化在电商场景兴趣度合理分配的问题,所以本文使用了注意力机制,研究加入注意力因子的混合深度学习推荐算法。时间相关的信息是个性化推荐系统中的一个关键特征。一般来说,不同的商品浏览时长反映了用户当前的兴趣度。本文提出了一种将时长相关信息融入注意力机制的GRU模型,通过对用户浏览各商品的时长信息进行分析、清洗和标准化等处理得到时长注意力因子,并将时长注意力因子和其他用户行为数据共同作为深度学习模型的输入信息进行模型训练和预测,更充分地利用了时间信息来提升推荐效果。最后为了验证本文提出的以用户生命周期的混合推荐算法的效果,本文采用了一些单一模型和混合模型,作为对比,例如:RNN,LSTM,CNN,热门推荐算法和不同阶段使用不同模型等基准。并且,还加入了 dropout来优化本文所提出混合推荐算法。本文采用了真实电商平台app的用户行为数据集,该电商平台有丰富的用户规模和用户行为数据,包括380万+的用户行为明细数据。本文训练和测试的模型,都应用于这个电商app的推荐模块中,以此来尝试提高用户在该模块中对于推荐商品的兴趣度。