針對(duì)網(wǎng)購(gòu)用戶行為的分析與研究.pdf

1、隨著我國(guó)科技的發(fā)展和人們生活節(jié)奏的加快，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物以其在時(shí)間、地域及商品的多樣選擇等方面占有的優(yōu)勢(shì)而受到眾多網(wǎng)民的青睞。我國(guó)的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)大和網(wǎng)上購(gòu)物者數(shù)量的激增促使電子商務(wù)平臺(tái)產(chǎn)生大量的電子商務(wù)瀏覽和銷售數(shù)據(jù)。面對(duì)紛繁復(fù)雜的瀏覽和銷售數(shù)據(jù)，商家需要進(jìn)行深入的分析和理解數(shù)據(jù)并從中挖掘出用戶潛在的需求，從而制定出各種銷售策略以滿足用戶的需求，進(jìn)而為電子商務(wù)平臺(tái)贏得更多的顧客。為此，本文將從電子商務(wù)用戶的瀏覽和購(gòu)買行為數(shù)據(jù)著手，利用統(tǒng)

2、計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘的方法對(duì)用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和研究。
　　已有的研究表明，用戶的在線瀏覽軌跡與在線購(gòu)買行為之間存在著較強(qiáng)的相關(guān)聯(lián)特性。因此通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的方法對(duì)搜集到的用戶行為軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和研究，可以從中挖掘出用戶傾向購(gòu)買的商品，即是用戶感興趣的商品，從而可以很好的了解用戶的需求。本文主要工作如下：
　?。?）本文將用戶的購(gòu)買行為歸結(jié)為一種用戶瀏覽行為累積之后的行為。本文首先對(duì)搜集到的大量用戶行為軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)

3、合分析結(jié)果采用一種基于商品信息素的挖掘算法，該算法思想來(lái)自于蟻群算法中信息素的思想，這里商品信息素的值代表用戶對(duì)商品的感興趣程度。
　?。?）本文在以往研究的基礎(chǔ)上對(duì)商品信息素的求解算法進(jìn)行了改進(jìn)，因?yàn)橐酝谇蠼馍唐沸畔⑺貢r(shí)沒(méi)有考慮到商品所對(duì)應(yīng)的瀏覽、收藏、放入購(gòu)物車、購(gòu)頭這幾種不同的用戶行為，用戶行為的不同代表著用戶對(duì)商品感興趣程度的不同，所以在求商品信息素時(shí)不能視為一樣，應(yīng)區(qū)別對(duì)待。又由于興趣會(huì)隨著時(shí)間的增加而逐漸衰減，在信息