發(fā)布時間：2020-10-16 07:35

　　 隨著“互聯網+農業(yè)”戰(zhàn)略的提出,各類農產品電子商務平臺得到快速發(fā)展。人們在電子商務平臺購物過程中,通常會留下大量反映購物行為模式的購物行為信息。應用大數據和人工智能的現代信息技術,挖掘出用戶購物習慣和傾向的行為數據,對構建完整用戶畫像,實現精準個性化推薦有重要意義。目前對用戶購買行為分析主要集中在后臺服務器端日志的基礎上,無法獲取用戶在客戶端的全部購買行為信息。本課題研究針對“一村一品網絡購物商城”Android手機客戶端,詳細闡述了從手機客戶端開發(fā),前端埋點采集日志到用戶購買行為分析的整個過程。主要研究工作如下:1)研究android開發(fā)過程中常見技術問題,包括android開發(fā)框架和各種組件使用。通過對項目需求分析和方案設計,主要完成用戶模塊、商品推薦展示模塊,購物車模塊,訂單模塊等與購買行為相關模塊的開發(fā)實現。2)研究日志采集技術的實現。與傳統(tǒng)的服務器日志端日志采集不同,本研究內容采用前端埋點技術實現用戶購買行為日志的采集。主要的用戶購買行為指標包括了用戶瀏覽、收藏、加入購物車和提交訂單等。3)研究分析了常見的用戶處理用戶行為的分析方法。針對本課題主要研究的用戶購買行為的分析,分別采用了邏輯斯蒂回歸算法,GBDT算法,并且創(chuàng)新性地將GBDT+LR的算法融合思想應用到用戶購買行為分析上。本文提出了從android客戶端開發(fā)、日志采集到用戶行為分析的完整流程。本課題所采用的方案可以在類似的應用場景下得到推廣使用,研究成果具有創(chuàng)新性。
【學位單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.56;TP316
【部分圖文】：

２．１．１?ＭＶＰ架構簡介??ＭＶＰ架構（Ｍｏｄｅｌ－Ｖｉｅｗ－Ｐｒｅｓｅｎｔｅｒ）?Ｓ卩：模型－視圖－呈現層，是從著名ＭＶＣ（Ｍｏｄｅｌ－Ｖｉｅｗ－Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）架構逐漸演變過來的。ＭＶＣ是一種體系結構的計模式，常被用在Ｗｅｂ端的網頁開發(fā)中，解決的主要問題是Ｍｏｄｅｌ和Ｖｉｅｗ分離，以及Ｖｉｅｗ與Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ的分離。而Ａｎｄｒｏｉｄ開發(fā)本身也可以看成為ＭＶＣ架構，不過在實際開發(fā)中Ａｃｔｉｖｉｔｙ不能完全代表Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ這個角色，為很多Ｖｉｅｗ層的東西在Ａｃｔｉｖｉｔｙ中也有存在。這樣Ａｃｔｉｖｉｔｙ的功能就會變得復雜。傳統(tǒng)的ＭＶＣ架構對Ａｎｄｒｏｉｄ應用開發(fā)來說并不是很適合。而ＭＶＰ作ＭＶＣ架構的改進在Ａｎｄｒｏｉｄ開發(fā)中得到了很大的應用。ＭＶＰ把復雜的應用系分成模型、視圖、呈現層三個層次部分分別進行開發(fā)，視圖層對應Ａｎｄｒｏｉｄ用系統(tǒng)的用戶界面展示部分，用戶接受用戶的請求和展示從后臺獲取到的反數據。模型層負責業(yè)務邏輯和數據的處理。呈現層控制系統(tǒng)的輸入與輸出，戶請求處理和異步數據的同步等。ＭＶＰ是一個非常優(yōu)秀的軟件開發(fā)框架結構下面對ＭＶＰ這三層架構簡要說明：??

圖２－２ＭＶＰ關系圖??８??

２．２日志采集技術??曰志數據是我們用戶行為分析的基礎，日志數據分為在線數據和離線數據??［２１］。如圖２－５所示：??￣二－二」、??曰志數據??Ｖ．???．．．???，，?Ｊ??：?＇??Ｉ?＂＂１?…＂＇?１１１???｜＂１＂?１????１?＂｜??在線數據＝?離線數據??Ｉ??：??、???）?、＇：?．??Ｊ??ｒ????—，．：１?ｒ．．．”??????＾????＿?—．?ｓ，：?，???＿、???＿ｉ＿?、??７?Ｗｅｂ服務?｜應用服務ｆ客戶端行?客戶端異??器日志?器日志?為數據?常日志??、—＿?Ｊ?ｉ??｝????ｖ??＿＿Ｊ??圖２－５日志數據分類??第一種在線數據是后臺實時產生的數據，其又分為兩種：第一種是和Ｗｅｂ??服務器相關的日志，比如Ｔｏｍｃａｔ，Ｎｇｉｎｘ，這種只需要能打開它的日志開關就能實??現，這是服務器自動記錄下來的；第二種是應用服務器可以配置一些有一定級??別的日志像調試、警告、錯誤、信息等。這些功能是通過有關的日志組件來實??現的，并且它們沒有固定的形式，開發(fā)人員根據業(yè)務的需求自己設定。??第二種是離線數據。離線數據不是在后臺實時產生的
【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 張寧;范崇睿;張巖;;一種基于RFM模型的新型協同過濾個性化推薦算法[J];電信科學;2015年09期

2 舒方;馬少輝;;客戶重復購買的組合預測方法[J];計算機與現代化;2015年05期

3 黃文雄;;面向Android應用的用戶行為分析方法[J];軟件;2014年12期

4 趙天舒;;長春市大學生網絡購物的影響因素分析[J];商場現代化;2014年05期

5 王玉珍;;基于Web日志挖掘的電子政務個性化服務體系研究[J];情報雜志;2013年08期

6 胡燕清;周進艷;徐孝娜;;數據挖掘在移動用戶行為分析系統(tǒng)中的應用[J];現代電信科技;2013年Z1期

7 劉玉軍;;我國移動電子商務面臨的問題與對策[J];情報科學;2012年12期

8 黃曉斌;邱明輝;;日志分析法在數字圖書館可用性評價中的應用[J];情報理論與實踐;2011年03期

9 趙潔;肖南峰;鐘軍銳;;基于貝葉斯網絡和行為日志挖掘的行為信任控制[J];華南理工大學學報(自然科學版);2009年05期

10 劉洪輝;吳岳芬;;用戶行為模式挖掘問題的研究[J];計算機技術與發(fā)展;2006年05期

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1 劉瀟蔓;基于特征選擇和模型融合的網絡購買行為預測研究[D];北京交通大學;2017年

2 郭慧蘭;移動電子商務用戶行為分析系統(tǒng)的研究與實現[D];重慶郵電大學;2016年

3 吳波;農產品電子商務平臺用戶行為分析[D];安徽農業(yè)大學;2016年

4 張?zhí)焐?日志采集與分析在Web網站中的設計與實現[D];上海交通大學;2015年

5 李中良;基于Web日志挖掘和關聯規(guī)則的個性化推薦系統(tǒng)模型研究[D];西南大學;2014年

6 鄭桂鳳;移動互聯網的用戶行為分析系統(tǒng)的設計與實現[D];北京郵電大學;2010年

7 杜曉旭;基于Boosting算法的人臉識別方法研究[D];浙江大學;2006年

本文編號：2842959