本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为人们生活中不可或缺的一部分，电商企业为了提高用户满意度和忠诚度，需要深入了解用户行为，从而实现精准营销和个性化推荐，数据挖掘技术作为一种有效的数据分析方法，在电商领域具有广泛的应用前景，本文旨在通过数据挖掘技术对电商用户行为进行分析，并构建个性化推荐系统，以提高电商企业的竞争力。
数据挖掘技术在电商用户行为分析中的应用
1、用户行为数据收集
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电商用户行为数据包括用户浏览记录、购买记录、搜索记录、评论记录等，通过收集这些数据，可以了解用户在购物过程中的兴趣、偏好和需求。
2、用户行为数据分析
（1）用户兴趣分析：通过分析用户浏览、购买和搜索记录，挖掘用户兴趣点，为个性化推荐提供依据。
（2）用户偏好分析：根据用户历史购买数据，分析用户偏好，为个性化推荐提供支持。
（3）用户需求分析：通过分析用户评论和咨询记录，了解用户需求，为产品优化和改进提供方向。
3、用户行为数据可视化
通过数据可视化技术，将用户行为数据以图表、图形等形式呈现，直观地展示用户行为特点，为电商企业提供决策依据。
个性化推荐系统构建
1、推荐算法选择
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针对电商用户行为数据的特点，本文选择基于协同过滤的推荐算法，协同过滤算法通过分析用户之间的相似性，为用户提供个性化的推荐。
2、推荐系统实现
（1）数据预处理：对用户行为数据进行清洗、去重和标准化处理，为推荐算法提供高质量的数据。
（2）用户相似度计算：根据用户兴趣、偏好和需求，计算用户之间的相似度。
（3）推荐结果生成：根据用户相似度，为用户推荐相似商品。
（4）推荐结果评估：通过评估指标（如准确率、召回率等）对推荐结果进行评估，不断优化推荐算法。
实验与分析
1、实验数据
本文采用某大型电商平台用户行为数据，包括用户浏览记录、购买记录、搜索记录和评论记录等。
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2、实验结果
（1）用户兴趣分析：通过分析用户浏览记录，发现用户兴趣点主要集中在时尚、家居、电子产品等领域。
（2）用户偏好分析：根据用户购买记录，发现用户偏好集中在品牌、价格和功能等方面。
（3）推荐效果评估：通过对比推荐结果与用户实际购买记录，发现推荐准确率较高，用户满意度较高。
本文通过对电商用户行为数据挖掘，构建了个性化推荐系统，实验结果表明，该系统具有较高的推荐准确率和用户满意度，可以进一步优化推荐算法，提高推荐效果，为电商企业提供更有力的数据支持。
标签： #数据挖掘课设题目
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