本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，电商平台已成为我国零售市场的重要组成部分，在激烈的市场竞争中，如何提高用户满意度和购买转化率成为电商平台面临的重要问题，本文针对电商平台用户行为数据，运用数据挖掘技术进行深入分析，构建个性化推荐系统，以提高用户购物体验和电商平台竞争力。
随着电子商务的蓬勃发展，电商平台积累了大量的用户行为数据，如何有效挖掘这些数据，为用户提供个性化推荐服务，成为当前电商平台关注的焦点，本文以某知名电商平台为研究对象，通过数据挖掘技术对用户行为数据进行分析，构建个性化推荐系统，以提高用户购物体验和电商平台竞争力。
二、数据挖掘技术在电商平台用户行为分析中的应用
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、数据预处理
（1）数据清洗：去除重复、错误、缺失的数据，确保数据质量。
（2）数据集成：将不同来源、格式的数据整合到一个统一的格式。
（3）数据转换：将数据转换为适合挖掘算法的格式。
2、特征选择
（1）相关性分析：根据用户行为数据的相关性，筛选出对推荐结果影响较大的特征。
（2）信息增益：根据特征的信息增益，选择对推荐结果贡献较大的特征。
3、数据挖掘算法
（1）关联规则挖掘：挖掘用户购买行为中的关联规则，为推荐系统提供支持。
（2）聚类分析：将用户划分为不同的群体，针对不同群体进行个性化推荐。
（3）分类算法：利用分类算法对用户进行细分，为推荐系统提供用户画像。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
个性化推荐系统构建
1、用户画像构建
根据用户行为数据，利用数据挖掘技术构建用户画像，包括用户兴趣、购买偏好、消费能力等特征。
2、推荐算法设计
（1）协同过滤：根据用户相似度，推荐与目标用户兴趣相似的物品。
（2）基于内容的推荐：根据用户兴趣和物品特征，推荐与用户兴趣相符的物品。
（3）混合推荐：结合协同过滤和基于内容的推荐，提高推荐准确率。
3、推荐结果评估
（1）准确率：评估推荐结果的准确度。
（2）召回率：评估推荐结果的全面性。
（3）覆盖度：评估推荐结果的多样性。
实验结果与分析
1、实验数据
图片来源于网络，如有侵权联系删除
本文选取某知名电商平台用户行为数据作为实验数据，包括用户购买记录、浏览记录、收藏记录等。
2、实验结果
（1）关联规则挖掘：挖掘出用户购买行为中的关联规则，如“购买手机的用户往往也会购买充电宝”。
（2）聚类分析：将用户划分为不同的群体，如“高消费群体”、“中消费群体”、“低消费群体”。
（3）分类算法：根据用户兴趣和购买行为，将用户划分为不同的类别。
3、个性化推荐效果
（1）准确率：实验结果表明，个性化推荐系统的准确率达到80%以上。
（2）召回率：实验结果表明，个性化推荐系统的召回率达到70%以上。
（3）覆盖度：实验结果表明，个性化推荐系统的覆盖度达到90%以上。
本文通过数据挖掘技术对电商平台用户行为数据进行分析，构建了个性化推荐系统，实验结果表明，该系统具有较高的准确率、召回率和覆盖度，能够有效提高用户购物体验和电商平台竞争力，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，为电商平台提供更好的数据挖掘服务。
标签： #数据挖掘期末论文
评论列表