本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，电子商务行业日益繁荣，在庞大的用户群体中，如何准确把握用户需求，提高用户体验，实现精准营销，成为电子商务企业亟待解决的问题，本文以数据挖掘技术为基础，对电子商务用户行为进行深入分析，构建个性化推荐系统，以提高用户满意度和企业盈利能力。
电子商务行业竞争激烈，用户需求多样化，为了在竞争中脱颖而出，电子商务企业需要关注用户行为，挖掘用户潜在需求，实现精准营销，数据挖掘技术作为一种有效的数据分析方法，在电子商务领域具有广泛的应用前景，本文旨在利用数据挖掘技术对电子商务用户行为进行分析，构建个性化推荐系统，为企业提供有益的决策依据。
数据挖掘技术概述
数据挖掘技术是从大量数据中提取有价值信息的过程，主要包括以下步骤：
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1、数据预处理：对原始数据进行清洗、整合、转换等操作，为后续分析提供高质量的数据。
2、特征选择：从原始数据中提取与目标相关的特征，降低数据维度，提高模型性能。
3、模型构建：根据目标问题选择合适的算法，构建数据挖掘模型。
4、模型评估：对模型进行评估，验证模型的有效性和可靠性。
5、结果解释：对挖掘结果进行解释，为决策提供依据。
电子商务用户行为分析
1、用户行为数据收集：通过电子商务平台日志、用户行为数据等渠道收集用户行为数据。
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2、用户行为特征提取：根据用户行为数据，提取用户购买、浏览、搜索等行为特征。
3、用户行为分析：利用数据挖掘技术，对用户行为特征进行分析，挖掘用户潜在需求。
个性化推荐系统构建
1、用户画像构建：根据用户行为特征，构建用户画像，包括用户兴趣、消费能力、购买偏好等。
2、推荐算法选择：根据用户画像和商品信息，选择合适的推荐算法，如协同过滤、基于内容的推荐等。
3、推荐结果评估：对推荐结果进行评估，确保推荐质量。
4、推荐系统优化：根据用户反馈和推荐效果，不断优化推荐系统。
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实验与分析
1、数据集：选择某电子商务平台用户行为数据作为实验数据集。
2、实验方法：采用数据挖掘技术对用户行为进行分析，构建个性化推荐系统。
3、实验结果：通过实验验证，个性化推荐系统能够有效提高用户满意度，降低用户流失率。
本文以数据挖掘技术为基础，对电子商务用户行为进行分析，构建个性化推荐系统，实验结果表明，该系统能够有效提高用户满意度，降低用户流失率，在今后的工作中，我们将进一步优化推荐算法，提高推荐效果，为电子商务企业提供更有力的决策支持。
关键词：数据挖掘；电子商务；用户行为；个性化推荐；用户画像
标签： #数据挖掘毕业论文范文
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