本文關(guān)鍵詞：基于大規(guī)模電商數(shù)據(jù)的用戶消費(fèi)行為分析方法研究

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【摘要】：在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代背景之下,用戶行為分析尤其是電子商務(wù)平臺(tái)下的用戶消費(fèi)行為分析是國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn),并且在工程應(yīng)用中十分廣泛。用戶消費(fèi)行為分析有助于電商平臺(tái)做廣告的精準(zhǔn)化投放,商品的個(gè)性化推薦;有助于電商賣家洞悉用戶消費(fèi)心理,跟蹤用戶消費(fèi)趨勢(shì),從而生產(chǎn)用戶喜歡的商品,提高商家的盈利。國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有很多學(xué)者對(duì)在線用戶行為分析進(jìn)行研究。通過(guò)對(duì)在線用戶行為的分析建模構(gòu)造了包括推薦系統(tǒng),社交影響力分析等眾多應(yīng)用,并取得了不錯(cuò)的效果。近年來(lái)電子商務(wù)的興起,Hadoop及Spark等大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展使得基于電子商務(wù)平臺(tái)的用戶消費(fèi)行為分析成為可能。本文從兩個(gè)合理假設(shè)的基礎(chǔ)上對(duì)用戶消費(fèi)行為進(jìn)行定義。從而可以對(duì)用戶消費(fèi)行為進(jìn)行量化研究。并基于此定義從三個(gè)方面對(duì)用戶消費(fèi)行為進(jìn)行建模。第一方面,從數(shù)學(xué)角度對(duì)用戶消費(fèi)行為進(jìn)行理解并構(gòu)建用戶消費(fèi)行為的概率公式,再通過(guò)若干獨(dú)立性假設(shè)使得本文可以對(duì)用戶消費(fèi)行為的概率公式進(jìn)行求解。第二方面,本文分析了數(shù)學(xué)模型的眾多缺點(diǎn)并從商品特征對(duì)用戶消費(fèi)決策的影響方面提出了用樸素貝葉斯方法對(duì)用戶消費(fèi)行為進(jìn)行建模的方法。第三方面,樸素貝葉斯方法對(duì)商品各特征對(duì)用戶消費(fèi)決策的影響做了條件獨(dú)立的假設(shè),此假設(shè)有一定的局限性�？紤]到用戶消費(fèi)行為與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練比較類似,本文又選擇了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶消費(fèi)行為進(jìn)行建模。最終本文得到了3個(gè)模型,由于第一個(gè)模型的局限性,在實(shí)驗(yàn)中本文只對(duì)第二和第三個(gè)模型進(jìn)行了訓(xùn)練并測(cè)試。實(shí)驗(yàn)中,本文首先對(duì)從某B2C電子商務(wù)公式獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,然后對(duì)兩個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練并測(cè)試。總的來(lái)說(shuō),樸素貝葉斯方法對(duì)用戶消費(fèi)行為的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率能達(dá)到70%以上,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)用戶消費(fèi)行為的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率能達(dá)到85%以上。
【關(guān)鍵詞】：用戶消費(fèi)行為分析 Hadoop Spark 樸素貝葉斯方法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容10
• 1.4 章節(jié)安排10-12
• 第2章 理論基礎(chǔ)12-26
• 2.1 SPARK分布式計(jì)算平臺(tái)12-14
• 2.1.1 Spark生態(tài)系統(tǒng)13-14
• 2.1.2 Spark編程基本概念14
• 2.2 樸素貝葉斯方法14-17
• 2.2.1 樸素貝葉斯模型15
• 2.2.2 樸素貝葉斯方法的參數(shù)估計(jì)15-16
• 2.2.3 樸素貝葉斯的學(xué)習(xí)算法16-17
• 2.2.4 拉普拉斯平滑17
• 2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)17-24
• 2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型18-19
• 2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的梯度下降算法19-20
• 2.3.3 反向傳播算法20-23
• 2.3.4 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-26
• 第3章 用戶消費(fèi)行為建模26-35
• 3.1 用戶消費(fèi)行為定義26-27
• 3.1.1 引言26-27
• 3.1.2 用戶消費(fèi)行為定義27
• 3.2 用戶消費(fèi)行為建模27-33
• 3.2.1 用數(shù)學(xué)方法對(duì)用戶消費(fèi)行為建模28-29
• 3.2.2 數(shù)學(xué)方法的不足及優(yōu)化29-30
• 3.2.3 用樸素貝葉斯方法對(duì)用戶消費(fèi)行為建模30-31
• 3.2.4 用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶消費(fèi)行為建模31-33
• 3.3 特征選擇33-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第4章 實(shí)驗(yàn)與評(píng)估35-47
• 4.1 SPARK環(huán)境搭建35-39
• 4.1.1 Spark on YARN的搭建35-39
• 4.2 數(shù)據(jù)整理及特征提取39-42
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果42-46
• 4.3.1 樸素貝葉斯方法模型實(shí)驗(yàn)分析42-44
• 4.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)驗(yàn)分析44-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 第5章 總結(jié)與展望47-49
• 5.1 全文總結(jié)47
• 5.2 工作展望47-49
• 參考文獻(xiàn)49-52
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果52-53
• 致謝53

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