客户网购行为分析及预测系统研究

来源 :华北理工大学 | 被引量 : 4次 | 上传用户:woxiaosong
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电子商务交易规模的增长的同时产生了海量的客户购买行为数据,如何通过应用数据挖掘、机器学习等工具分析挖掘蕴含在其中客户行为规律,并将这些规律应用于客户购买倾向行为预测称为研究热点之一。准确的把握客户购买行为,能够对电子商务中的潜在客户群体进行识别和定位,提高网站的客流量、把浏览者变为购买者、有效的控制成本、制定适当的企业战略、优化仓储。有着非常强的现实意义和经济价值。文章针对传统客户网购行为预测方法中存在的不足与挑战进行了分析与研究,提出了客户网购行为分析及预测系统。系统通过对客户行为数据进行分析来获取蕴含在其中的客户购买行为规律,并将所发现的规律知识存储到知识库中。系统根据客户的实时浏览行为,以知识库中的知识为依据,并结合客户个性化属性,实现了对客户购买行为倾向的实时预测。主要研究工作有以下几方面:1)知识发现。通过使用数据挖掘、机器学习、统计学等方法从历史交易数据和历史浏览日志等数据中挖掘能够反映电子商务客户购买行为的相关规律,并对这些规律进行提取,形成能够支撑客户购买行为预测的知识。2)知识存储与表示。课题采用图作为系统中的知识表示方式,构建了客户行为知识图。采用RDF做知识图的数据模型表示,并基于HBase实现对客户行为知识图的存储。3)客户网购行为预测。课题选取客户想买哪些产品这一维度为预测目标。通过产品之间的关联关系知识确定客户最想购买的商品序列,并在此基础上进一步通过TOPSIS方法实现基于购买者属性特征的商品购买倾向预测。
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