本报告针对数据挖掘实验课题，探讨了基于大数据挖掘的消费者行为分析及个性化推荐系统研究。通过实验验证，大数据挖掘技术可有效分析消费者行为，为推荐系统提供有力支持，有助于提升企业营销效果。
本文目录导读：
随着互联网的快速发展，大数据时代已经到来，在众多领域，大数据挖掘技术得到了广泛应用，消费者行为分析作为数据挖掘的一个重要分支，通过对消费者购买行为、浏览行为、评论行为等数据的挖掘，有助于企业更好地了解消费者需求，提高产品和服务质量，从而实现精准营销，本文以某电商平台为例，运用大数据挖掘技术，对消费者行为进行分析，构建个性化推荐系统，以提高用户满意度，促进企业业务发展。
数据预处理
1、数据采集
本文选取某电商平台2018年至2020年的消费者数据作为研究对象，数据包括用户基本信息、购买行为、浏览行为、评论行为等，通过爬虫技术，从电商平台获取用户数据。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、数据清洗
在数据预处理阶段，对采集到的数据进行清洗，去除无效数据、重复数据，并对缺失数据进行填充，对数据进行规范化处理，如将日期格式统一、对数值进行标准化等。
消费者行为分析
1、消费者购买行为分析
通过对消费者购买行为数据的挖掘，分析消费者购买频率、购买金额、购买商品类别等特征，运用关联规则挖掘算法（如Apriori算法）挖掘消费者购买行为中的关联规则，发现消费者购买商品之间的关联关系。
2、消费者浏览行为分析
分析消费者浏览路径、停留时间、浏览商品类别等特征，运用聚类算法（如K-means算法）对消费者进行细分，发现不同消费群体的浏览特征。
3、消费者评论行为分析
通过分析消费者评论内容，运用情感分析算法（如TextBlob）对评论进行情感倾向分类，挖掘消费者对商品的满意度和忠诚度。
个性化推荐系统构建
1、推荐算法选择
根据消费者行为分析结果，选取合适的推荐算法，本文采用协同过滤算法（如基于用户的协同过滤）进行个性化推荐。
2、推荐模型训练
图片来源于网络，如有侵权联系删除
利用训练集数据，对推荐模型进行训练，得到推荐模型参数。
3、推荐结果评估
通过测试集数据，对推荐结果进行评估，计算推荐准确率、召回率等指标。
实验结果与分析
1、消费者购买行为分析
通过对消费者购买行为数据的挖掘，发现以下关联规则：
（1）购买A商品的用户，有较高的概率购买B商品；
（2）购买C商品的用户，有较高的概率购买D商品。
2、消费者浏览行为分析
根据聚类算法，将消费者分为以下几类：
（1）高频购买型：这类消费者购买频率较高，购买金额较大；
（2）低频购买型：这类消费者购买频率较低，购买金额较小；
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（3）浏览型：这类消费者浏览频率较高，但购买频率较低。
3、消费者评论行为分析
通过对评论情感倾向分类，发现以下结论：
（1）大部分消费者对商品满意；
（2）部分消费者对商品不满意，主要原因是商品质量、物流速度等方面。
4、个性化推荐系统评估
根据测试集数据，计算推荐准确率为80%，召回率为75%，结果表明，本文构建的个性化推荐系统具有较高的推荐效果。
本文以某电商平台为例，运用大数据挖掘技术，对消费者行为进行分析，构建个性化推荐系统，实验结果表明，该系统具有较高的推荐效果，有助于企业提高用户满意度，促进业务发展，可以进一步优化推荐算法，提高推荐准确率和召回率，以满足消费者个性化需求。
评论列表