本文目录导读：
随着互联网的快速发展，电子商务行业在我国经济中的地位日益凸显，面对日益激烈的市场竞争，电商企业需要深入了解用户需求，提供个性化的商品和服务，以提升用户满意度和忠诚度，数据仓库与数据挖掘技术为电商企业提供了强大的数据分析工具，有助于挖掘用户行为规律，实现个性化推荐，本文将针对电商用户行为分析及个性化推荐系统进行设计与实现。
系统需求分析
1、用户行为分析：通过对用户在电商平台的浏览、购买、评价等行为数据进行挖掘，分析用户兴趣、购买偏好、消费习惯等，为个性化推荐提供数据支持。
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2、个性化推荐：根据用户行为分析结果，为用户推荐符合其兴趣和需求的商品，提高用户购买转化率和满意度。
3、系统功能模块：包括数据采集、数据预处理、数据挖掘、个性化推荐、用户界面等模块。
系统设计与实现
1、数据采集：采用爬虫技术，从电商平台获取用户行为数据，包括用户浏览记录、购买记录、评价信息等。
2、数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、去重、转换等操作，提高数据质量。
3、数据挖掘：运用关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等方法，挖掘用户行为规律。
（1）关联规则挖掘：通过Apriori算法挖掘用户购买行为中的关联规则，为商品组合推荐提供依据。
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（2）聚类分析：运用K-means算法对用户进行聚类，将具有相似兴趣的用户划分为不同群体。
（3）分类算法：采用决策树、支持向量机等分类算法，对用户购买行为进行预测。
4、个性化推荐：根据用户行为分析结果，结合推荐算法，为用户推荐符合其兴趣和需求的商品。
（1）基于内容的推荐：根据用户浏览和购买历史，推荐相似商品。
（2）协同过滤推荐：利用用户之间的相似度，推荐其他用户喜欢的商品。
（3）混合推荐：结合基于内容的推荐和协同过滤推荐，提高推荐效果。
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5、用户界面：设计简洁、易用的用户界面，方便用户查看推荐结果。
系统测试与评估
1、数据质量测试：验证数据采集、预处理、挖掘等环节的数据质量。
2、算法性能测试：评估关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等算法的性能。
3、推荐效果评估：通过用户购买转化率、满意度等指标，评估个性化推荐系统的效果。
本文针对电商用户行为分析及个性化推荐系统进行了设计与实现，通过数据仓库与数据挖掘技术，挖掘用户行为规律，为用户提供个性化推荐，提高用户购买转化率和满意度，可进一步优化推荐算法，提高推荐效果，为电商企业创造更多价值。
标签： #数据仓库与数据挖掘课程设计论文及源码
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