摘 要

隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的普及，搜索引擎成了人們常用的工具。通過搜索引擎來查詢電商網(wǎng)站銷售信息，搜索引擎首先對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，然后返回查詢的結(jié)果。但是隨著網(wǎng)絡(luò)信息量的急速增長，產(chǎn)生了大量的垃圾信息和網(wǎng)絡(luò)廣告，使得查詢結(jié)果越來越困難。針對(duì)這一問題，本系統(tǒng)通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)爬蟲的分析，研究電商平臺(tái)的電子產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)，將電商平臺(tái)的電子產(chǎn)品銷售信息和商家盡可能的爬取出來，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行檢測判斷，最后進(jìn)行用戶購買行為研究。本文通過研究用戶的行為分析出用戶的購買意向，幫助電商平臺(tái)的賣家完成更多的交易就是本文的研究目的。

本文研究的內(nèi)容包括：分析電商平臺(tái)電子產(chǎn)品用戶購買行為的背景和意義；對(duì)常見的爬蟲原理，獲取策略，信息提取等技術(shù)進(jìn)行分析；對(duì)消費(fèi)者購買行為的理論進(jìn)行分析；然后收集電商平臺(tái)購買數(shù)據(jù)集，最后運(yùn)用大數(shù)據(jù)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，使用決策樹算法進(jìn)行購買行為的預(yù)測，最后給出電商平臺(tái)營銷策略與模式的建議。得出電商平臺(tái)應(yīng)該注重產(chǎn)品的價(jià)格和品質(zhì)，提高品牌知名度，加強(qiáng)售后服務(wù)，同時(shí)也應(yīng)該加強(qiáng)廣告宣傳和用戶評(píng)價(jià)的管理，提高用戶的購買體驗(yàn)和滿意度。

[關(guān)鍵詞] 大數(shù)據(jù)，電商平臺(tái)，電子產(chǎn)品，用戶購買行為，決策樹

Abstract

With the popularization of computers and the Internet, search engines have become a commonly used tool for people. By using search engines to query sales information on e-commerce websites, search engines first analyze keywords and then return the query results. However, with the rapid growth of network information volume, a large amount of junk information and online advertising have been generated, making query results increasingly difficult. To solve this problem, this system analyzes the web crawler, studies the electronic product sales data of the e-commerce platform, crawls out the electronic product sales information and merchants of the e-commerce platform as far as possible, detects and judges the results, and finally studies the user's purchase behavior. The purpose of this article is to analyze users' purchasing intentions by studying their behavior, and to help sellers on e-commerce platforms complete more transactions.

The research content of this article includes: analyzing the background and significance of the purchasing behavior of electronic product users on e-commerce platforms; Analyze common crawling principles, acquisition strategies, information extraction techniques, etc; Analyze the theory of consumer purchasing behavior; Then collect a dataset of e-commerce platform purchases, use big data methods for data analysis, use decision tree algorithms to predict purchase behavior, and finally provide recommendations for e-commerce platform marketing strategies and models. It is concluded that e-commerce platforms should pay attention to the price and quality of products, improve brand awareness, strengthen after-sales service, and also strengthen the management of advertising and user evaluation to improve the purchasing experience and satisfaction of users.

[keywords] Big data, e-commerce platforms, electronic products, user purchasing behavior, decision trees.

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目前，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電子產(chǎn)品用戶購買行為的國外研究已經(jīng)有了一定的進(jìn)展。通過消費(fèi)者評(píng)論挖掘用戶需求和偏好，研究人員利用自然語言處理技術(shù)對(duì)電子產(chǎn)品消費(fèi)者評(píng)論進(jìn)行分析，以挖掘用戶對(duì)產(chǎn)品的需求和偏好。通過這種方法，可以更好地理解消費(fèi)者的意愿和態(tài)度，從而改善產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營銷策略。

基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的購買預(yù)測模型，研究人員使用網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)來構(gòu)建購買預(yù)測模型，以幫助企業(yè)預(yù)測產(chǎn)品的銷售情況。這種方法可以準(zhǔn)確地預(yù)測消費(fèi)者的購物行為，并提供指導(dǎo)企業(yè)制定更有效的市場推廣策略。

利用社交媒體數(shù)據(jù)識(shí)別消費(fèi)者群體，使用社交媒體數(shù)據(jù)來識(shí)別不同的消費(fèi)者群體，并分析他們的購買行為和消費(fèi)習(xí)慣。通過這種方法，可以更好地了解消費(fèi)者的特點(diǎn)和需求，從而更好地滿足他們的需求。

使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來構(gòu)建個(gè)性化的推薦系統(tǒng)，以幫助消費(fèi)者選擇適合自己的產(chǎn)品。這種方法可以根據(jù)用戶的歷史購買行為和偏好來推薦合適的產(chǎn)品，提高用戶的滿意度。

總的來說，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電子產(chǎn)品用戶購買行為的研究已經(jīng)取得了一些重要進(jìn)展，這些研究成果可以幫助企業(yè)更好地了解消費(fèi)者需求和市場動(dòng)態(tài)，并制定更有效的營銷策略。

目前，國內(nèi)對(duì)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電商平臺(tái)電子產(chǎn)品用戶購買行為的研究比較豐富。常見的研究方法包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等。在數(shù)據(jù)挖掘方面，研究者通常使用關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析、分類算法等方法，從海量的電商數(shù)據(jù)中提取出有效信息。例如，可以通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘出不同品類的電子產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性，以及用戶在購買某一商品時(shí)通常還會(huì)購買哪些相關(guān)商品；通過聚類分析挖掘出不同用戶群體的購買偏好等。在機(jī)器學(xué)習(xí)方面，研究者通常使用監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等方法，建立預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶購買行為的預(yù)測和推薦。例如，可以通過監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練出一個(gè)基于用戶購買歷史記錄的推薦模型，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。

在基于深度學(xué)習(xí)的電商平臺(tái)用戶行為分析與預(yù)測研究中，該研究使用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)京東電商平臺(tái)上的用戶行為進(jìn)行了分析和預(yù)測。研究結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)模型可以有效地提高用戶購買意愿的準(zhǔn)確率。在基于RFM模型的電商用戶行為分析中，該研究采用RFM模型對(duì)宜家網(wǎng)上商城的用戶行為進(jìn)行了分析。研究結(jié)果表明，RFM模型可以有效地區(qū)分不同類型的用戶，并為電商平臺(tái)提供更精準(zhǔn)的營銷策略。

本文通過從電商平臺(tái)入手，對(duì)某電商平臺(tái)的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)時(shí)的分析，確保了數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠性，介紹了一些相關(guān)的技術(shù)，還運(yùn)用了一些算法來支撐完成大數(shù)據(jù)的分析，從而得到了結(jié)果。其具體的研究內(nèi)容安排的各個(gè)章節(jié)如下：

第一章本論文對(duì)電商的發(fā)展背景及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行詳細(xì)的分析，接著介紹了電商用戶數(shù)據(jù)的研究目的和意義。

第二章介紹了電商平臺(tái)用戶行為數(shù)據(jù)的收集，電商用戶行為的相關(guān)理論以及所需要的一些技術(shù)。

第三章介紹了數(shù)據(jù)收集過程，以及對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的預(yù)處理。

第四章闡述了運(yùn)用大數(shù)據(jù)方法分析用戶購買行為數(shù)據(jù)。

第五章描述根據(jù)第四章的用戶行為數(shù)據(jù)分析結(jié)果對(duì)電商平臺(tái)的營銷策略提出了一些建議。