基于用户消费行为的用户画像技术研究

《基于用户消费行为的用户画像技术研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、工程硕士学位论文基于用户消费行为的用户画像技术研究作者姓名陈树栋工程领域软件工程校内指导教师蔡毅教授校外指导教师黄晋高级工程师所在学院软件学院论文提交日期2018年3月UserProfileResearchBasedonUserConsumptionBehaviorADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ChenShudongSupervisor：Prof.CaiYiSeniorEngineerHuangJinSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,C

2、hina分类号：TP3学校代号:10561学号：201521034547华南理工大学硕士学位论文基于用户消费行为的用户画像技术研究作者姓名：陈树栋指导教师姓名、职称：蔡毅教授；黄晋高级工程师申请学位级别：工程硕士学科专业名称：软件工程研究方向：数据挖掘论文提交日期：2018年3月26日论文答辩日期：2018年3月16日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：闵华清委员：吴庆耀、蔡毅、陈俊颖、奉继承摘要在如今的商业时代海量的数据越发凸显其中的价值，企业迫切地需要从海量的数据中挖掘出用户的需求，使得近年来用户画像成为企业对用户进行研究

3、的基础应用。鉴于不同业务场景需要不同的用户画像标签，基于用户消费行为的用户画像帮助企业对用户进行精准化服务、个性化营销和特色推荐。本文的研究点便在于如何基于用户的消费行为对用户进行画像。本文通过对消费数据进行分析，确定了用户画像的标签集合，从而提出了基于用户消费行为的用户画像模型。该模型面向用户线下消费的场景进行特征抽取和特征选择，最终构建了基于Stacking的用户消费能力预测模型和用户消费行为分析模型。基于Stacking的用户消费能力预测模型分为两层，本文提出了一种基于分类器的准确性和差异性两者相结合的个体学习器选择性集成策略，以此来进行第一层的模型组

4、合。用户消费行为分析模型结合了聚类算法和关联规则挖掘算法，并提出高斯混合模型来完成具有相同消费能力的用户聚类，将单维和多维关联规则相结合的用户消费行为规则挖掘算法，以此来对聚类的后的用户群进行消费行为的关联规则挖掘。针对以上的研究点进行实验分析，实验结果表明用户消费能力预测模型采用的Stacking模型比单一分类模型、传统集成模型有更好的效果；通过贝叶斯准则选择合适的高斯分布个数，使得基于高斯混合模型的用户聚类算法不仅比基于密度的DBSCAN算法和基于划分的K-MEANS算法有更好的效果，而且更适合划分用户的场景；根据单维和多维关联规则相结合的方法对用户的消

5、费行业进行关联规则挖掘，有效地得到用户消费行业的关联规则，分析出用户的消费喜好。从本文的研究成果分析，根据用户消费数据对用户进行画像具有重要的实践意义和实用价值，对特定场景的用户消费数据的特征处理和对用户消费行为的分析研究具有很好的借鉴意义。关键词：用户画像；用户消费行为；Stacking；聚类；关联规则挖掘IAbstractThevalueofmassivedatainthemodernbusinesserahasbecomemoreandmoreobviousandpreeminentandenterprisesengageindiggingoutuse

6、r’sdemandfromthemassivedata,whichmakeuserprofilesrecentlyabasicapplicationforenterprisestostudyinguser.Differentbusinessscenariosrequiredifferentuserportraits.Userprofilesbasedonconsumerbehaviorenableenterprisestoprovideaccurateservice,personalizedmarketingandfeaturedrecommendation

7、stousers.Thispaperaimsatbuildinguserprofilesbasedonofconsumerbehavior.Inthispaper,weanalyzetheconsumingdatatodeterminethelabelsoftheprofiles.Ontopofthatweproposeauserprofilesmodel,includingauser'sconsumptionabilitypredictingmodelandtheuserconsumerbehavioranalysismodel,bothbasedonst

8、acking.Thismodelappliesfea