針對網(wǎng)購用戶行為的分析與研究.pdf

1、隨著我國科技的發(fā)展和人們生活節(jié)奏的加快，網(wǎng)絡購物以其在時間、地域及商品的多樣選擇等方面占有的優(yōu)勢而受到眾多網(wǎng)民的青睞。我國的網(wǎng)絡購物市場規(guī)模的擴大和網(wǎng)上購物者數(shù)量的激增促使電子商務平臺產(chǎn)生大量的電子商務瀏覽和銷售數(shù)據(jù)。面對紛繁復雜的瀏覽和銷售數(shù)據(jù)，商家需要進行深入的分析和理解數(shù)據(jù)并從中挖掘出用戶潛在的需求，從而制定出各種銷售策略以滿足用戶的需求，進而為電子商務平臺贏得更多的顧客。為此，本文將從電子商務用戶的瀏覽和購買行為數(shù)據(jù)著手，利用統(tǒng)

2、計分析和數(shù)據(jù)挖掘的方法對用戶的行為數(shù)據(jù)進行分析和研究。
　　已有的研究表明，用戶的在線瀏覽軌跡與在線購買行為之間存在著較強的相關聯(lián)特性。因此通過數(shù)據(jù)挖掘的方法對搜集到的用戶行為軌跡數(shù)據(jù)進行分析和研究，可以從中挖掘出用戶傾向購買的商品，即是用戶感興趣的商品，從而可以很好的了解用戶的需求。本文主要工作如下：
　?。?）本文將用戶的購買行為歸結為一種用戶瀏覽行為累積之后的行為。本文首先對搜集到的大量用戶行為軌跡數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，結

3、合分析結果采用一種基于商品信息素的挖掘算法，該算法思想來自于蟻群算法中信息素的思想，這里商品信息素的值代表用戶對商品的感興趣程度。
　?。?）本文在以往研究的基礎上對商品信息素的求解算法進行了改進，因為以往在求解商品信息素時沒有考慮到商品所對應的瀏覽、收藏、放入購物車、購頭這幾種不同的用戶行為，用戶行為的不同代表著用戶對商品感興趣程度的不同，所以在求商品信息素時不能視為一樣，應區(qū)別對待。又由于興趣會隨著時間的增加而逐漸衰減，在信息