客户网购行为分析及预测系统研究

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1、中图分类号：TP393论文编号：HBLG2016-159UDC：密级：公开硕士学位论文客户网购行为分析及预测系统研究作者姓名：刘鹏飞学科名称：计算机应用技术研究方向：数据库技术与智能信息系统学习单位：华北理工大学学制:2.5年提交日期:2015年11月25日申请学位类别：工学硕士导师姓名：马月坤副教授单位：华北理工大学信息工程学院论文评阅人：匿名单位：匿名单位：论文答辩日期：2016年02月26日答辩委员会主席：郭建波教授关键词：知识图；数据挖掘；Hadoop；客户行为预测唐山华北理工大学2016年03月TheresearchofCustomer’sonlineshoppingb

2、ehavioranalysisandpredictionsystemDissertationSubmittedtoNorthChinaUniversityofScienceandTechnologyinpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofMasterofScienceinEngineeringbyLiuPengfei(ComputerAppliedTechnology)Supervisor:MaYuekunMarch,2016独创性说明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知

3、，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得华北理工大学以外其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。论文作者签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本人完全了解华北理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：已获学位的研究生必须按学校规定提交学位论文，学校有权保留、送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以将学位论文的全部或部分内容采用影印、缩印或编入有关数据库进行公开、检索和交流。作者和导师同意论文公开及网上交流的时间：□自授予学位之日起□自年

4、月日起作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要摘要电子商务交易规模的增长的同时产生了海量的客户购买行为数据，如何通过应用数据挖掘、机器学习等工具分析挖掘蕴含在其中客户行为规律，并将这些规律应用于客户购买倾向行为预测称为研究热点之一。准确的把握客户购买行为，能够对电子商务中的潜在客户群体进行识别和定位，提高网站的客流量、把浏览者变为购买者、有效的控制成本、制定适当的企业战略、优化仓储。有着非常强的现实意义和经济价值。文章针对传统客户网购行为预测方法中存在的不足与挑战进行了分析与研究，提出了客户网购行为分析及预测系统。系统通过对客户行为数据进行分析来获取蕴含在其中的客

5、户购买行为规律，并将所发现的规律知识存储到知识库中。系统根据客户的实时浏览行为，以知识库中的知识为依据，并结合客户个性化属性，实现了对客户购买行为倾向的实时预测。主要研究工作有以下几方面：1）知识发现。通过使用数据挖掘、机器学习、统计学等方法从历史交易数据和历史浏览日志等数据中挖掘能够反映电子商务客户购买行为的相关规律，并对这些规律进行提取，形成能够支撑客户购买行为预测的知识。2）知识存储与表示。课题采用图作为系统中的知识表示方式，构建了客户行为知识图。采用RDF做知识图的数据模型表示，并基于HBase实现对客户行为知识图的存储。3）客户网购行为预测。课题选取客户想买哪些产品这一

6、维度为预测目标。通过产品之间的关联关系知识确定客户最想购买的商品序列，并在此基础上进一步通过TOPSIS方法实现基于购买者属性特征的商品购买倾向预测。图10幅；表26个；参60篇。关键词：知识图；数据挖掘；Hadoop；客户行为预测分类号：TP393-I-华北理工大学硕士学位论文AbstractWithrapidgrowthofthescaleofe-commercetransactions,ithasproducedahugeamountofcustomerpurchasingbehaviordata.Itisaresearchhotspotthathowtopredictth

7、ecustomer’sonlineshoppingbehaviorbyusingcustomerpurchasingbehaviorknowledgewhichisminedfromthecustomerpurchasingbehaviordatabyusingdatamining,machinelearningandothertools.Graspingthecustomerpurchasebehaviorlawcanhelpcompanytoidentifyandlocate