随着互联网的快速发展，电子商务行业在我国逐渐兴起，用户行为分析及个性化推荐成为电子商务企业提高竞争力的重要手段，本文通过对大量电子商务用户行为数据进行分析，挖掘用户行为特征，为电子商务企业提供个性化推荐策略，提高用户满意度和购买转化率。
电子商务行业竞争日益激烈，如何提高用户满意度和购买转化率成为企业关注的焦点，用户行为分析及个性化推荐作为提高企业竞争力的关键手段，具有广阔的应用前景，本文旨在通过对电子商务用户行为数据的挖掘分析，为电子商务企业提供个性化推荐策略，提高用户满意度和购买转化率。
二、数据挖掘技术在电子商务用户行为分析中的应用
1、数据预处理
在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合、数据转换等，数据清洗主要去除噪声数据、异常数据等；数据整合主要解决数据源之间存在的冗余、不一致等问题；数据转换主要将数据转换为适合挖掘分析的格式。
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2、特征工程
特征工程是数据挖掘过程中的重要环节，通过对原始数据进行特征提取和特征选择，提高挖掘模型的准确性和泛化能力，在电子商务用户行为分析中，主要从用户基本信息、浏览行为、购买行为等方面提取特征。
3、数据挖掘方法
（1）关联规则挖掘：关联规则挖掘旨在发现数据集中不同项目之间的关联关系，在电子商务用户行为分析中，可以通过关联规则挖掘发现用户浏览和购买行为之间的关联，为个性化推荐提供依据。
（2）聚类分析：聚类分析将具有相似特征的样本划分为若干个簇，有助于发现用户群体的潜在特征，在电子商务用户行为分析中，聚类分析可以用于识别具有相似兴趣爱好的用户群体，为个性化推荐提供参考。
（3）分类与回归分析：分类与回归分析旨在预测用户行为，为个性化推荐提供依据，在电子商务用户行为分析中，可以通过分类与回归分析预测用户购买行为，为推荐系统提供决策支持。
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三、基于数据挖掘的电子商务用户行为分析及个性化推荐策略
1、用户画像构建
通过对用户基本信息、浏览行为、购买行为等数据进行挖掘分析，构建用户画像，包括用户兴趣、购买偏好、消费能力等，用户画像有助于了解用户需求，为个性化推荐提供依据。
2、个性化推荐算法
（1）协同过滤推荐：基于用户行为数据，通过计算用户之间的相似度，为用户推荐相似的商品，协同过滤推荐包括用户基于和物品基于两种推荐方法。
推荐：根据用户浏览和购买行为，提取商品特征，为用户推荐与其兴趣相关的商品。
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（3）混合推荐：结合协同过滤推荐和内容推荐，提高推荐系统的准确性和多样性。
3、个性化推荐效果评估
通过对推荐结果的点击率、购买转化率等指标进行评估，分析个性化推荐的效果，为优化推荐策略提供依据。
本文通过对电子商务用户行为数据的挖掘分析，为电子商务企业提供个性化推荐策略，实践表明，基于数据挖掘的个性化推荐策略能够有效提高用户满意度和购买转化率，为电子商务企业提高竞争力提供有力支持，随着数据挖掘技术的不断发展，电子商务用户行为分析及个性化推荐将得到更广泛的应用。
标签： #数据挖掘分析论文
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