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随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来，在众多领域，数据挖掘技术发挥着越来越重要的作用，用户行为分析作为数据挖掘的一个重要分支，已成为各个企业提高竞争力、优化服务的关键，本文以电商推荐系统为例，探讨基于深度学习的用户行为分析方法，旨在为我国电商行业提供有益的参考。
电商推荐系统是通过对用户历史行为、商品属性等多维度数据的挖掘，为用户提供个性化的商品推荐，传统的推荐算法存在以下问题：
1、特征工程繁琐：传统推荐算法需要人工设计特征，特征工程过程繁琐，且难以捕捉到用户行为的深层信息。
2、模型泛化能力差：传统推荐算法难以适应动态变化的用户行为，模型泛化能力较差。
3、模型可解释性低：传统推荐算法模型复杂，难以解释推荐结果的产生原因。
针对上述问题，本文提出一种基于深度学习的用户行为分析方法，以提高电商推荐系统的推荐效果。
基于深度学习的用户行为分析方法
1、数据预处理
对原始数据进行清洗，去除缺失值、异常值等，根据用户行为和商品属性，构建用户行为特征向量，对特征向量进行归一化处理，为后续深度学习模型提供高质量的数据。
2、深度学习模型
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本文采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）构建用户行为分析模型。
（1）CNN：利用CNN提取用户行为特征中的局部信息，捕捉用户行为的时空关系。
（2）RNN：利用RNN对用户行为序列进行建模，捕捉用户行为的时序特征。
3、模型训练与优化
采用交叉验证方法对模型进行训练，优化模型参数，引入正则化技术防止过拟合，提高模型泛化能力。
4、模型评估
采用准确率、召回率、F1值等指标对模型进行评估，分析模型性能。
实验结果与分析
1、实验数据
选取某电商平台用户行为数据作为实验数据，包含用户购买记录、浏览记录、搜索记录等。
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2、实验结果
本文提出的基于深度学习的用户行为分析模型在电商推荐系统中的应用效果显著，实验结果表明：
（1）与传统推荐算法相比，本文提出的模型在准确率、召回率、F1值等指标上均有明显提升。
（2）模型能够有效捕捉用户行为的时空关系和时序特征，提高推荐效果。
（3）模型具有较强的可解释性，有助于了解用户行为背后的原因。
本文提出了一种基于深度学习的用户行为分析方法，并将其应用于电商推荐系统，实验结果表明，该方法能够有效提高推荐效果，为我国电商行业提供有益的参考，我们将进一步优化模型，拓展应用领域，为我国大数据产业发展贡献力量。
标签： #数据挖掘论文
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