在电商平台上应用迭代加深深度优先搜索（IDDFS）算法来探索用户可能感兴趣的商品路径，可以创建一个更加个性化和动态的推荐系统，提供更加个性化和动态的购物体验。
        通过利用IDDFS来探索用户可能感兴趣的商品路径。通过限制搜索深度，系统可以逐步展示从用户当前查看的商品开始，通过一系列推荐步骤到达的新商品。随着用户与推荐系统的交互，可以逐渐增加搜索的深度，以发现更多个性化的推荐。

以下是该方案的详细说明：

1. 定义搜索空间（商品图模型）

首先，需要构建一个商品图，其中节点代表商品，边代表商品之间的关系（例如，经常一起购买、相似性、用户评分等）。这个图可以非常庞大，因为电商平台上的商品种类繁多。

2. 确定初始状态

初始状态是用户当前浏览的商品。从这个商品节点开始，推荐系统将探索用户可能感兴趣的路径。

3. 设定深度限制（迭代加深）

每次迭代中，推荐系统将执行深度限制的搜索。初始深度限制可以设置得较低，以快速给用户提供一些推荐。随着用户与系统的交互，系统可以逐渐增加深度限制，以探索更深层次的商品关系。

4. 执行IDDFS

• 深度优先搜索：从当前商品节点开始，推荐系统将沿着一条路径深入探索，直到达到当前的深度限制。
• 回溯：当达到深度限制且没有找到目标（用户可能感兴趣的商品）时，系统将回溯到上一个节点，并尝试另一条路径。

5. 更新用户兴趣

随着用户对推荐商品的反馈ÿ