農產品電子商務平臺用戶行為分析.pdf

1、伴隨著信息技術與農業(yè)領域結合水平的不斷提高，農產品電子商務平臺企業(yè)相互的競爭變得越來越白熱化，為了能保持老用戶群同時不斷發(fā)掘新用戶群，則必須進一步提高自身平臺服務水平。在這樣的背景下，農產品電子商務平臺企業(yè)必須重視自身所擁有的用戶數據，并使用數據挖掘工具對用戶行為進行分析，發(fā)現并深入了解用戶的行為特點，并有針對性的提供相關農產品。
　　本文首先對課題背景、目的以及現實作用進行了相關的描述，總結了當前農產品電商和數據挖掘在用戶行為分

2、析方面的研究進展，并闡述了本文各章之間的基本安排。
　　第二章概括性地敘述了本文對數據挖掘和用戶分析的基本理論的研究，隨后介紹了數據挖掘技術的基本概念、步驟，接著介紹了聚類算法的一些基礎知識，然后介紹了用戶行為分析的概念和用戶行為分析的常用方法并作出了比較。
　　第三章為針對傳統(tǒng)K-Means算法在農產品電商平臺用戶行為分析領域的運用進行改善，體現為對傳統(tǒng)算法在最佳k值確定方面的不足做出改善，通過構造了加權距離函數，來實現最

3、佳k值優(yōu)化。在對最佳k值求解過程中，當函數值在k值取值區(qū)間內有最小時取得最佳k值，并給出了最佳k值的取值區(qū)間，提高了改進算法的速度，實驗表明改進后的算法是有效的。
　　第四章隨后依據改進后的算法建立了農產品電子商務平臺用戶行為分析模型，細致地描述了改進K-Means算法在模型中的運用過程，其中對于數據的預處理的流程和采用的方法以及結果進行了說明。對某農產品電商平臺用戶行為分析的結果表明改進后算法在用戶行為劃分、協(xié)助平臺企業(yè)擬制營銷

4、戰(zhàn)略、針對用戶不同需求提供不同農產品服務等方面是有可操作性的。
　　本文第五章在建立的用戶行為分析模型的基礎上進行農產品電子商務平臺用戶行為分析系統(tǒng)設計，本章敘述了農產品電子商務平臺用戶行為分析系統(tǒng)的功能實現的總體框架，并說明了系統(tǒng)的主要功能，并對系統(tǒng)基本分析功能測試進行介紹，從而為系統(tǒng)進一步實現拓展功能奠定基礎。
　　最后對全文的研究工作進行了歸納總結，針對本文研究的不足從理論研究與實際應用兩個方面提出了進一步研究的方向。