本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来，消费者行为分析作为数据挖掘领域的一个重要分支，对于企业制定精准营销策略、提升客户满意度具有重要意义，本文以某电商平台为研究对象，通过数据挖掘技术对消费者行为进行深入分析，构建个性化推荐系统，旨在为企业提供有效的决策支持。
随着市场竞争的加剧，企业对消费者的需求分析越来越重视，消费者行为分析作为一门新兴学科，通过挖掘海量数据中的有价值信息，为企业提供精准的市场定位和营销策略，本文以某电商平台为研究对象，运用数据挖掘技术对消费者行为进行分析，构建个性化推荐系统，以提高用户满意度和企业盈利能力。
消费者行为分析
1、数据收集与预处理
本文选取某电商平台用户购买行为数据作为研究对象，包括用户基本信息、购买记录、浏览记录等，数据预处理包括数据清洗、数据整合、数据转换等步骤，以保证数据质量。
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2、消费者行为特征提取
通过对消费者购买行为数据的分析，提取以下特征：
（1）购买频率：用户在一定时间内的购买次数。
（2）购买金额：用户在一定时间内的消费总额。
（3）购买品类：用户购买的商品类别。
（4）浏览时长：用户在浏览商品页面停留的时间。
（5）浏览路径：用户在浏览过程中的商品路径。
3、消费者行为模式分析
通过对消费者行为特征的统计分析，发现以下规律：
（1）购买频率与购买金额呈正相关。
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（2）购买品类与用户性别、年龄、地域等因素有关。
（3）浏览时长与购买意愿呈正相关。
（4）浏览路径与购买决策过程密切相关。
个性化推荐系统构建
1、推荐算法选择
本文采用协同过滤算法作为推荐算法，该算法通过分析用户之间的相似度，为用户推荐相似的商品。
2、推荐系统实现
（1）用户相似度计算：根据用户购买行为数据，计算用户之间的相似度。
（2）商品相似度计算：根据商品属性和用户购买记录，计算商品之间的相似度。
（3）推荐结果生成：根据用户相似度和商品相似度，为用户推荐相似的商品。
实验与分析
1、实验数据
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本文选取某电商平台2018年1月至2019年1月的用户购买行为数据作为实验数据。
2、实验结果
（1）推荐准确率：本文通过对比实际购买记录和推荐结果，计算推荐准确率。
（2）用户满意度：通过问卷调查，了解用户对推荐结果的满意度。
实验结果表明，本文提出的个性化推荐系统能够有效提高推荐准确率和用户满意度。
本文通过对某电商平台消费者行为数据的挖掘与分析，构建了个性化推荐系统，实验结果表明，该系统能够有效提高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，为企业提供更精准的决策支持。
关键词：数据挖掘；消费者行为分析；个性化推荐；协同过滤
标签： #数据挖掘毕业论文范文参考
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