知识图谱驱动的客户购买意向预测系统：基于Hadoop与FP-Growth算法

该篇论文研究的焦点是"基于知识库的客户网购意向预测系统"，针对电子商务领域日益增长的客户行为数据进行深入分析。在大数据背景下，海量的购物行为数据隐藏着丰富的购买行为模式和规律，这对于预测客户购买意向以及个性化商品推荐具有重要意义。论文作者构建了一个系统，采用Hadoop框架作为基础，运用了知识图谱技术来构建网购客户行为的知识库。 知识图谱作为核心组件，允许系统有效地组织和管理客户购买行为数据，包括用户的浏览、购买历史等信息。FP-Growth算法和数据统计方法被用来从实时的交易数据中提取用户购买习惯的潜在知识，并以增量的方式更新知识库。这种动态更新的方法有助于捕捉用户需求的变化，解决了协同过滤和基于内容推荐方法在处理某些商品类别（如易受评价稀疏性影响的商品）和用户需求动态变化时的局限性。 传统的协同过滤依赖评分数据，而基于知识的方法则无需此限制，因此能够更好地应对初始数据不足的问题。知识库不仅包含了用户的行为数据，还融合了专家知识或领域规则，使得系统在分析用户购物行为时更具针对性。此外，该系统能够在用户浏览过程中实时分析购买意向，从而提升电子商务平台的运营效率和客户满意度。 这篇论文提出了一种创新的客户购买意向预测模型，通过结合数据挖掘、知识图谱和机器学习技术，克服了传统方法的局限，为电子商务企业提供了一种更加智能、适应性强的客户服务策略。通过预测和个性化推荐，有助于优化用户体验，增强用户黏性，推动电商平台业务的持续发展。