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

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【摘要】：在當今大數(shù)據(jù)時代背景之下,用戶行為分析尤其是電子商務平臺下的用戶消費行為分析是國內外學術研究的熱點,并且在工程應用中十分廣泛。用戶消費行為分析有助于電商平臺做廣告的精準化投放,商品的個性化推薦;有助于電商賣家洞悉用戶消費心理,跟蹤用戶消費趨勢,從而生產用戶喜歡的商品,提高商家的盈利。國內外已經有很多學者對在線用戶行為分析進行研究。通過對在線用戶行為的分析建模構造了包括推薦系統(tǒng),社交影響力分析等眾多應用,并取得了不錯的效果。近年來電子商務的興起,Hadoop及Spark等大數(shù)據(jù)和云計算等技術的發(fā)展使得基于電子商務平臺的用戶消費行為分析成為可能。本文從兩個合理假設的基礎上對用戶消費行為進行定義。從而可以對用戶消費行為進行量化研究。并基于此定義從三個方面對用戶消費行為進行建模。第一方面,從數(shù)學角度對用戶消費行為進行理解并構建用戶消費行為的概率公式,再通過若干獨立性假設使得本文可以對用戶消費行為的概率公式進行求解。第二方面,本文分析了數(shù)學模型的眾多缺點并從商品特征對用戶消費決策的影響方面提出了用樸素貝葉斯方法對用戶消費行為進行建模的方法。第三方面,樸素貝葉斯方法對商品各特征對用戶消費決策的影響做了條件獨立的假設,此假設有一定的局限性�？紤]到用戶消費行為與神經網絡的訓練比較類似,本文又選擇了神經網絡對用戶消費行為進行建模。最終本文得到了3個模型,由于第一個模型的局限性,在實驗中本文只對第二和第三個模型進行了訓練并測試。實驗中,本文首先對從某B2C電子商務公式獲取的數(shù)據(jù)進行預處理,然后對兩個模型進行訓練并測試�？偟膩碚f,樸素貝葉斯方法對用戶消費行為的預測準確率能達到70%以上,而神經網絡模型對用戶消費行為的預測準確率能達到85%以上。
【關鍵詞】：用戶消費行為分析 Hadoop Spark 樸素貝葉斯方法 人工神經網絡
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 國內外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 主要研究內容10
• 1.4 章節(jié)安排10-12
• 第2章 理論基礎12-26
• 2.1 SPARK分布式計算平臺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15-16
• 2.2.3 樸素貝葉斯的學習算法16-17
• 2.2.4 拉普拉斯平滑17
• 2.3 人工神經網絡17-24
• 2.3.1 神經網絡模型18-19
• 2.3.2 神經網絡學習的梯度下降算法19-20
• 2.3.3 反向傳播算法20-23
• 2.3.4 反向傳播神經網絡的優(yōu)缺點23-24
• 2.4 本章小結24-26
• 第3章 用戶消費行為建模26-35
• 3.1 用戶消費行為定義26-27
• 3.1.1 引言26-27
• 3.1.2 用戶消費行為定義27
• 3.2 用戶消費行為建模27-33
• 3.2.1 用數(shù)學方法對用戶消費行為建模28-29
• 3.2.2 數(shù)學方法的不足及優(yōu)化29-30
• 3.2.3 用樸素貝葉斯方法對用戶消費行為建模30-31
• 3.2.4 用人工神經網絡對用戶消費行為建模31-33
• 3.3 特征選擇33-34
• 3.4 本章小結34-35
• 第4章 實驗與評估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 實驗結果42-46
• 4.3.1 樸素貝葉斯方法模型實驗分析42-44
• 4.3.2 神經網絡模型實驗分析44-46
• 4.4 本章小結46-47
• 第5章 總結與展望47-49
• 5.1 全文總結47
• 5.2 工作展望47-49
• 參考文獻49-52
• 作者簡介及在學期間所取得的科研成果52-53
• 致謝53

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