农产品电子商务平台用户行为分析

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1、分类号：TP391.1单位代码：10364密级：学号：13720461安徽农业大学学位论文农产品电子商务平台用户行为分析UserBehaviorAnalysisforAgriculturalElectronicCommercePlatform研究生：吴波指导教师：李旸教授合作指导教师：申请学位类门类别：工学硕士专业名称：计算机应用技术研究方向：计算机网络与通信所在学院：信息与计算机学院答辩委员会主席：2016年6月独创性声明本人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，除

2、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过的研究成果，也不包含为获得安徽农业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。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作了明确的介绍并表示了谢意。研究生签名：时间：关于论文使用授权的介绍本人完全了解安徽农业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意安徽农业大学可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内

3、容。(保密的学位论文在解密后应遵守此协议)研究生签名：时间：第一导师签名：时间：摘要伴随着信息技术与农业领域结合水平的不断提高，农产品电子商务平台企业相互的竞争变得越来越白热化，为了能保持老用户群同时不断发掘新用户群，则必须进一步提高自身平台服务水平。在这样的背景下，农产品电子商务平台企业必须重视自身所拥有的用户数据，并使用数据挖掘工具对用户行为进行分析，发现并深入了解用户的行为特点，并有针对性的提供相关农产品。本文首先对课题背景、目的以及现实作用进行了相关的描述，总结了当前农产品电商和数据挖掘在用户行为分

4、析方面的研究进展，并阐述了本文各章之间的基本安排。第二章概括性地叙述了本文对数据挖掘和用户分析的基本理论的研究，随后介绍了数据挖掘技术的基本概念、步骤，接着介绍了聚类算法的一些基础知识，然后介绍了用户行为分析的概念和用户行为分析的常用方法并作出了比较。第三章为针对传统K-Means算法在农产品电商平台用户行为分析领域的运用进行改善，体现为对传统算法在最佳k值确定方面的不足做出改善，通过构造了加权距离函数，来实现最佳k值优化。在对最佳k值求解过程中，当函数值在k值取值区间内有最小时取得最佳k值，并给出了最佳k

5、值的取值区间，提高了改进算法的速度，实验表明改进后的算法是有效的。第四章随后依据改进后的算法建立了农产品电子商务平台用户行为分析模型，细致地描述了改进K-Means算法在模型中的运用过程，其中对于数据的预处理的流程和采用的方法以及结果进行了说明。对某农产品电商平台用户行为分析的结果表明改进后算法在用户行为划分、协助平台企业拟制营销战略、针对用户不同需求提供不同农产品服务等方面是有可操作性的。本文第五章在建立的用户行为分析模型的基础上进行农产品电子商务平台用户行为分析系统设计，本章叙述了农产品电子商务平台用户

6、行为分析系统的功能实现的总体框架，并说明了系统的主要功能，并对系统基本分析功能测试进行介绍，从而为系统进一步实现拓展功能奠定基础。最后对全文的研究工作进行了归纳总结，针对本文研究的不足从理论研究与实际应用两个方面提出了进一步研究的方向。关键词：农产品，电商平台，行为分析，K-MeansIAbstractWiththecontinuousimprovementoftheleveloftheinformationtechnologycombinedwithagriculturalfield,themutualc

7、ompetitionofagriculturalproductse-commerceplatformenterprisesbecomesmoreandmorefierce.Inordertokeepoldusersandalsocontinuetoexplorenewusers,youmustimprovetheservicequalityfurtherofitsown.Underthisbackground,theagriculturale-commerceplatformenterprisesmustp

8、ayattentiontotheiruserdata,andusedataminingtoolstoanalyzetheusers’behavior,tounderstandthecharacteristicsofusers’behaviordeeply,andtoproviderelativeagriculturalproducts.Inthisthesis,theresearchbackground,purp