本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，电商平台在我国市场占有率逐年攀升，成为人们日常生活中不可或缺的一部分，在激烈的市场竞争中，如何提高用户满意度和忠诚度，成为各大电商平台亟待解决的问题，数据挖掘作为一种有效的数据分析手段，能够从海量数据中挖掘出有价值的信息，为电商平台提供决策支持，本文旨在通过数据挖掘技术，对电商平台用户行为进行分析，构建个性化推荐系统，以提高用户满意度和电商平台竞争力。
二、数据挖掘技术在电商平台用户行为分析中的应用
1、用户行为数据收集
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（1）用户浏览行为：记录用户在电商平台上的浏览路径、停留时间、点击次数等数据。
（2）用户购买行为：记录用户在电商平台上的购买记录，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付方式等。
（3）用户评价行为：收集用户对商品的评价、晒单等信息。
2、用户行为数据预处理
（1）数据清洗：去除重复、错误、缺失的数据。
（2）数据转换：将原始数据进行转换，如将时间戳转换为日期格式。
（3）数据归一化：将不同规模的数据进行归一化处理，消除数据之间的量纲差异。
3、用户行为数据分析
（1）用户画像构建：通过分析用户浏览、购买、评价等行为数据，挖掘用户的基本信息、兴趣爱好、消费能力等特征，构建用户画像。
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（2）用户行为关联分析：分析用户在浏览、购买、评价等行为之间的关联关系，找出影响用户决策的关键因素。
（3）用户流失预测：根据用户行为数据，预测用户流失风险，为电商平台提供精准营销策略。
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，该算法能够根据用户的历史行为数据，为用户推荐相似商品。
2、推荐系统构建
（1）用户相似度计算：根据用户浏览、购买、评价等行为数据，计算用户之间的相似度。
（2）商品相似度计算：根据商品的特征信息，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，为用户生成推荐结果。
3、个性化推荐效果评估
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（1）准确率：评估推荐结果中用户感兴趣商品的占比。
（2）召回率：评估推荐结果中包含用户未购买商品的占比。
（3）覆盖度：评估推荐结果中商品种类的丰富程度。
本文通过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，结果表明，该系统能够提高用户满意度，降低用户流失率，为电商平台带来更多潜在客户，在实际应用过程中，仍需不断优化推荐算法，提高推荐效果，未来研究可从以下方面展开：
1、引入更多用户行为数据，提高用户画像的准确性。
2、研究更先进的推荐算法，提高推荐效果。
3、考虑用户隐私保护，确保推荐系统安全可靠。
数据挖掘技术在电商平台用户行为分析及个性化推荐系统构建中具有重要作用，通过深入研究，有望为电商平台提供更有针对性的服务，提升市场竞争力。
标签： #数据挖掘期末大作业
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