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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的重要组成部分，面对海量的用户数据，如何有效挖掘用户行为规律，为用户提供个性化的推荐服务，成为电商平台面临的重要问题，本文基于数据挖掘技术，对电商平台用户行为进行深入分析，并构建个性化推荐模型，以提高用户满意度和平台竞争力。
电商平台在为用户提供便捷购物体验的同时，积累了大量用户行为数据，通过对这些数据进行挖掘和分析，可以发现用户行为规律，为用户提供个性化的推荐服务，本文旨在利用数据挖掘技术，对电商平台用户行为进行分析，并构建个性化推荐模型。
二、数据挖掘技术在电商平台用户行为分析中的应用
1、数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换等，在电商平台用户行为分析中，数据预处理主要包括以下步骤：
（1）数据清洗：去除重复数据、缺失数据、异常数据等，提高数据质量。
（2）数据集成：将不同来源、不同格式的数据整合在一起，为后续分析提供统一的数据基础。
（3）数据转换：将原始数据转换为适合挖掘算法处理的数据格式。
2、用户行为分析
（1）用户行为特征提取：通过对用户行为数据的分析，提取用户行为特征，如浏览记录、购买记录、浏览时间、购买频率等。
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（2）用户行为模式识别：根据用户行为特征，识别用户行为模式，如用户购买偏好、用户浏览习惯等。
（3）用户行为关联分析：分析用户行为之间的关联性，如用户在浏览某一商品时，可能还会浏览其他相关商品。
3、个性化推荐模型构建
（1）协同过滤推荐：基于用户相似度或物品相似度，为用户推荐相似商品。
（2）基于内容的推荐：根据用户历史行为和商品属性，为用户推荐相似商品。
（3）混合推荐：结合协同过滤和基于内容的推荐，提高推荐效果。
实验与分析
1、实验数据集
本文选取某电商平台用户行为数据作为实验数据集，包括用户浏览记录、购买记录、商品信息等。
2、实验结果
（1）用户行为特征提取：提取用户浏览记录、购买记录、浏览时间、购买频率等特征。
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（2）用户行为模式识别：根据用户行为特征，识别用户购买偏好、用户浏览习惯等模式。
（3）个性化推荐：基于协同过滤、基于内容和混合推荐模型，为用户推荐商品。
实验结果表明，本文提出的个性化推荐模型具有较高的推荐准确率和用户满意度。
本文基于数据挖掘技术，对电商平台用户行为进行了深入分析，并构建了个性化推荐模型，实验结果表明，本文提出的模型具有较高的推荐准确率和用户满意度，在今后的工作中，我们将进一步优化模型，提高推荐效果，为电商平台提供更好的服务。
参考文献
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[3] 刘七，陈八. 基于深度学习的电商平台用户行为分析及推荐系统研究[J]. 计算机科学，2020，47（1）：1-5.
[4] 杨九，李十. 基于数据挖掘的电商平台用户行为分析及个性化推荐系统设计[J]. 计算机工程与应用，2017，53（20）：1-5.
标签： #数据挖掘期末论文
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