本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，电商平台的竞争日益激烈，如何提高用户满意度和购物体验，成为各大电商平台关注的焦点，数据挖掘技术在电商领域的应用，为解决这一问题提供了有力支持，本文以某知名电商平台为例，探讨如何利用大数据技术对用户行为进行分析，并构建个性化推荐系统，以提高用户购物体验和平台竞争力。
随着电商行业的快速发展，用户规模不断扩大，电商平台积累了海量的用户数据，这些数据中蕴含着丰富的用户行为信息，为数据挖掘技术提供了丰富的素材，通过分析用户行为数据，可以了解用户需求，为用户提供个性化推荐，提高用户满意度和购物体验，本文旨在探讨如何利用大数据技术对电商用户行为进行分析，并构建个性化推荐系统。
用户行为分析
1、用户行为数据采集
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用户行为数据包括用户浏览记录、购物记录、搜索记录、评价记录等，通过分析这些数据，可以了解用户喜好、购买倾向和购物习惯，本文以某知名电商平台为例，通过采集用户行为数据，包括商品浏览、收藏、购买、评价等行为。
2、用户行为分析模型
（1）用户画像：通过对用户行为数据的分析，构建用户画像，包括用户基本信息、购买偏好、浏览习惯等，用户画像有助于了解用户需求，为个性化推荐提供依据。
（2）用户行为轨迹分析：分析用户在平台上的行为轨迹，包括浏览路径、购买路径等，挖掘用户行为模式。
（3）用户行为关联分析：分析用户行为之间的关联关系，挖掘用户兴趣点，为个性化推荐提供支持。
个性化推荐系统构建
1、推荐算法选择
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本文采用协同过滤算法作为个性化推荐的核心算法，协同过滤算法通过分析用户之间的相似度，为用户提供个性化推荐，本文选择基于用户行为的协同过滤算法，以提高推荐效果。
2、推荐系统实现
（1）数据预处理：对采集到的用户行为数据进行清洗、去噪和特征提取，为推荐算法提供高质量的数据。
（2）模型训练：利用预处理后的数据，训练协同过滤模型，得到用户之间的相似度矩阵。
（3）推荐生成：根据用户行为数据，结合相似度矩阵，为用户生成个性化推荐列表。
实验与分析
1、实验数据
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本文以某知名电商平台的数据作为实验数据，包括用户行为数据、商品信息等。
2、实验结果
通过实验，验证了所构建的个性化推荐系统的有效性，实验结果表明，与传统的推荐方法相比，本文提出的推荐系统具有较高的准确率和覆盖率。
本文以某知名电商平台为例，探讨了如何利用大数据技术对用户行为进行分析，并构建个性化推荐系统，通过对用户行为数据的分析，可以了解用户需求，为用户提供个性化推荐，提高用户满意度和购物体验，本文提出的个性化推荐系统具有较高的准确率和覆盖率，为电商平台提供了有力的技术支持。
随着大数据技术的不断发展，电商用户行为分析与个性化推荐系统将更加成熟，通过对用户行为数据的深入挖掘和分析，可以为用户提供更加精准、个性化的服务，从而提高电商平台的市场竞争力。
标签： #数据挖掘课程设计论文题目
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