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随着互联网技术的飞速发展，电商平台已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，面对海量的用户数据，如何有效挖掘用户行为，提高个性化推荐质量，成为电商平台亟待解决的问题，本文以电商平台为研究对象，运用数据挖掘与深度学习技术，对用户行为进行预测，以提高电商平台推荐系统的准确性和用户体验。
随着大数据时代的到来，数据挖掘与深度学习技术在各个领域得到了广泛应用，在电商平台中，用户行为预测对于提高推荐系统的准确性和用户体验具有重要意义，本文旨在通过数据挖掘与深度学习技术，对用户行为进行预测，为电商平台提供更精准的个性化推荐。
数据挖掘与深度学习技术简介
1、数据挖掘技术
数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的方法，主要包括关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等，在电商平台中，数据挖掘技术可以用于分析用户行为、商品销售情况等，为推荐系统提供数据支持。
2、深度学习技术
深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习技术，具有强大的特征提取和分类能力，在用户行为预测中，深度学习技术可以自动学习用户行为特征，提高预测准确性。
用户行为预测模型构建
1、数据预处理
对电商平台用户数据进行分析，包括用户基本信息、购买记录、浏览记录等，对原始数据进行清洗、去噪、填充等预处理操作，提高数据质量。
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2、特征工程
根据用户行为数据，提取用户特征，如购买频率、浏览时长、购买金额等，结合用户基本信息，如年龄、性别、地域等，构建用户画像。
3、模型选择
本文采用深度学习中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行用户行为预测，CNN适用于提取局部特征，RNN适用于处理序列数据。
4、模型训练与优化
使用预处理后的数据对CNN和RNN模型进行训练，通过调整网络结构、优化超参数等方法提高模型预测精度。
实验与分析
1、实验数据
选取某电商平台用户数据作为实验数据，包括用户基本信息、购买记录、浏览记录等。
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2、实验结果
通过实验，对比CNN和RNN模型在用户行为预测方面的性能，结果表明，CNN模型在预测用户购买行为方面具有较高准确率。
3、分析与讨论
通过对实验结果的分析，得出以下结论：
（1）深度学习技术在用户行为预测方面具有显著优势。
（2）CNN模型在预测用户购买行为方面具有较高准确率。
本文以电商平台为研究对象，运用数据挖掘与深度学习技术，对用户行为进行预测，实验结果表明，深度学习技术在用户行为预测方面具有显著优势，为电商平台推荐系统提供了有力支持，可进一步研究融合多种深度学习模型，提高用户行为预测的准确性和个性化推荐质量。
标签： #数据挖掘与分析论文
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