本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来，消费者行为分析作为数据挖掘的重要应用领域，对于企业精准营销和提升客户满意度具有重要意义，本文旨在通过大数据挖掘技术，对消费者行为进行分析，构建个性化推荐系统，以期为我国企业提供有效的营销策略支持。
消费者行为分析是研究消费者在购买、使用、评价和传播产品过程中的心理、行为和决策过程，随着大数据时代的到来，消费者行为数据呈现出爆炸式增长，为数据挖掘提供了丰富的素材，本文将运用数据挖掘技术，对消费者行为进行分析，构建个性化推荐系统，以期为我国企业提供有效的营销策略支持。
消费者行为分析模型
1、数据采集与预处理
图片来源于网络，如有侵权联系删除
根据企业业务需求，确定数据采集范围和类型，本文以电子商务平台为例，采集消费者购买行为、浏览行为、评价行为等数据，在数据预处理阶段，对采集到的数据进行清洗、去重、填充等操作，提高数据质量。
2、特征工程
特征工程是数据挖掘过程中的关键步骤，通过提取具有代表性的特征，有助于提高模型性能，本文从以下方面进行特征提取：
（1）用户特征：包括用户年龄、性别、职业、消费能力等基本信息。
（2）商品特征：包括商品价格、类别、品牌、销量等属性。
（3）行为特征：包括浏览时长、购买频率、评价星级等。
3、模型选择与训练
图片来源于网络，如有侵权联系删除
本文采用决策树、支持向量机（SVM）、K-最近邻（KNN）等算法进行消费者行为分析，通过对比不同算法的模型性能，选择最优模型进行训练。
4、模型评估
利用混淆矩阵、准确率、召回率等指标对模型进行评估，以验证模型的有效性。
个性化推荐系统构建
1、推荐算法选择
本文采用协同过滤算法、基于内容的推荐算法和混合推荐算法进行个性化推荐，通过对比不同算法的推荐效果，选择最优算法进行推荐。
2、推荐系统实现
根据最优算法，实现个性化推荐系统，系统主要包括以下功能：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（1）用户画像：根据用户历史行为数据，构建用户画像。
（2）推荐结果生成：根据用户画像和商品特征，生成个性化推荐结果。
（3）推荐效果评估：通过用户点击、购买等行为数据，评估推荐效果。
实验与分析
本文选取某电商平台数据，进行消费者行为分析和个性化推荐实验，实验结果表明，本文提出的消费者行为分析模型和个性化推荐系统能够有效提高推荐准确率，为我国企业提供有效的营销策略支持。
本文通过对大数据挖掘技术在消费者行为分析中的应用研究，构建了个性化推荐系统，实验结果表明，本文提出的方法能够有效提高推荐准确率，为我国企业提供有效的营销策略支持，在后续研究中，还需进一步优化模型算法，提高推荐效果，以满足不同场景下的个性化需求。
关键词：大数据挖掘；消费者行为分析；个性化推荐；协同过滤；基于内容推荐
标签： #数据挖掘毕业论文范文参考
评论列表