基于大规模电商数据的用户消费行为分析方法研究

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1、分类号：TP181单位代码：10183研究生学号：2013532033密级：公开吉林大学硕士学位论文基于大规模电商数据的用户消费行为分析方法研究Researchonconsumerbehaviorbasedonlargescaleofe-commercedata作者姓名：顾海斌专业：计算机软件与理论研究方向：数据库与智能网络指导教师：李雄飞教授培养单位：计算机科学与技术学院2016年4月未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何

2、形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者＇性使用不在此限著作权的商业性使用（但纯学术）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕±学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名；日期：２０１６年Ｉ月么；日

3、基于大规模电商数据的用户消费行为分析方法研究Researchonconsumerbehaviorbasedonlargescaleofe-commercedata作者姓名：顾海斌专业名称：计算机软件与理论指导教师：李雄飞教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年5月25日摘要摘要基于大规模电商数据的用户消费行为分析方法研究在当今大数据时代背景之下，用户行为分析尤其是电子商务平台下的用户消费行为分析是国内外学术研究的热点，并且在工程应用中十分广泛。用户消费行为分析有助于电商平台做广告的精准化投放，商品的个性化推荐

4、；有助于电商卖家洞悉用户消费心理，跟踪用户消费趋势，从而生产用户喜欢的商品，提高商家的盈利。国内外已经有很多学者对在线用户行为分析进行研究。通过对在线用户行为的分析建模构造了包括推荐系统，社交影响力分析等众多应用，并取得了不错的效果。近年来电子商务的兴起，Hadoop及Spark等大数据和云计算等技术的发展使得基于电子商务平台的用户消费行为分析成为可能。本文从两个合理假设的基础上对用户消费行为进行定义。从而可以对用户消费行为进行量化研究。并基于此定义从三个方面对用户消费行为进行建模。第一方面，从数学角度对用户消费

5、行为进行理解并构建用户消费行为的概率公式，再通过若干独立性假设使得本文可以对用户消费行为的概率公式进行求解。第二方面，本文分析了数学模型的众多缺点并从商品特征对用户消费决策的影响方面提出了用朴素贝叶斯方法对用户消费行为进行建模的方法。第三方面，朴素贝叶斯方法对商品各特征对用户消费决策的影响做了条件独立的假设，此假设有一定的局限性。考虑到用户消费行为与神经网络的训练比较类似，本文又选择了神经网络对用户消费行为进行建模。最终本文得到了3个模型，由于第一个模型的局限性，在实验中本文只对第二和第三个模型进行了训练并测试。

6、实验中，本文首先对从某B2C电子商务公式获取的数据进行预处理，然后对两个模型进行训练并测试。总的来说，朴素贝叶斯方法对用户消费行为的预测准确率能达到70%以上，而神经网络模型对用户消费行为的预测准确率能达到85%以上。关键词：用户消费行为分析，Hadoop，Spark，朴素贝叶斯方法，人工神经网络IAbstractAbstractResearchonconsumerbehaviorbasedonlargescaleofe-commercedataUnderthebackgroundoftoday'seraofbi

7、gdata,userbehavioranalysis,especiallyusersofe-commerceplatformconsumerbehavioranalysisisahotacademicresearchathomeandabroad,andiswidelyusedinengineeringapplications.Userconsumerbehavioranalysishelpselectronicbusinessplatformtoadvertiseprecisionofdelivery,comm

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