發(fā)布時間：2018-05-14 08:13

  本文選題：可視化分析 + 用戶購買行為�。� 參考：《軟件學報》2017年09期

【摘要】：在線交易日志,即用戶通過電商平臺購買商品產(chǎn)生的交易記錄,包括用戶、商品、交易及商家的相關(guān)信息,反映了用戶的購買行為.現(xiàn)有的可視化方法未能充分結(jié)合在線交易日志的時序、層次、地理、多維等特征,實現(xiàn)對用戶購買行為的多角度分析.對此,結(jié)合交易日志的多個特征,提出了基于徑向布局的復合時序可視化方法和融合空間信息的時間軸可視化方法,設(shè)計了顏色極值映射方法和規(guī)律映射方法;并基于上述方法,設(shè)計并實現(xiàn)了面向在線交易日志的用戶購買行為可視化分析系統(tǒng)UPB-VIS,從而完成了單個用戶和用戶群體購買行為的全方位分析;最后,通過在京東商城在線交易日志數(shù)據(jù)集上的實驗,證明了系統(tǒng)的易用性和相關(guān)可視化方法的有效性.
[Abstract]:The online transaction log (ITL), which is the transaction record generated by users buying goods through e-commerce platform, including users, commodities, transactions and related information of merchants, reflects the purchase behavior of users. The existing visualization methods fail to fully integrate the temporal, hierarchical, geographical and multidimensional features of the online transaction log to achieve multi-angle analysis of the user's purchase behavior. Based on the multiple features of the transaction log, the combined temporal visualization method based on radial layout and the time axis visualization method based on spatial information are proposed, and the color extremum mapping method and the law mapping method are designed. Based on the above methods, a visual analysis system UPB-VIS-oriented to the online transaction log (ITL) is designed and implemented to analyze the purchasing behavior of individual users and user groups. Through the experiment on the online transaction log data set of JingDong Mall, it is proved that the system is easy to use and the related visualization method is effective.
【作者單位】： 四川大學計算機學院(軟件學院);RMIT
【基金】：四川省科技支撐計劃(2013GZ0015) 四川省學術(shù)帶頭人培養(yǎng)基金(2013DTPY0010)~~
【分類號】：F713.55;F724.6;TP311.13

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本文編號：1887071