电商用户行为分析与推荐系统研究

资源摘要信息:"电子商务网站用户行为分析及服务推荐系统是本科学位论文项目，该系统主要关注于通过分析用户在电子商务平台上的行为数据，以提供个性化推荐服务。本项目强调数据分析、机器学习和推荐算法在电子商务领域的应用，以及如何通过这些技术提升用户体验和满意度。 在分析用户行为时，通常会关注用户浏览、搜索、点击、购买、评价等行为数据，通过数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，来识别用户的偏好和潜在需求。这些分析可以揭示用户的行为模式，帮助电商平台更好地理解用户，并为用户推荐他们可能感兴趣的商品或服务。 推荐系统作为个性化服务的核心技术，通常包括两大类：基于内容的推荐和协同过滤推荐。基于内容的推荐主要是分析用户行为和商品特征，为用户推荐与之前喜欢的商品具有相似特征的商品。而协同过滤推荐则分为用户基于协同过滤和物品基于协同过滤，前者是基于用户的相似性进行推荐，后者是基于物品的相似性进行推荐。 在本项目中，可能会使用到的Python技术栈包括数据分析库如Pandas、NumPy，用于处理和分析数据；可视化库如Matplotlib、Seaborn，用于展示数据分析结果；机器学习库如Scikit-learn，用于构建推荐系统模型；深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，可能用于构建复杂的推荐系统模型，特别是当推荐任务变得更为复杂时。 此外，本项目可能还会涉及到一些推荐系统特定的库，如Surprise，这是一个专门用于构建和分析推荐系统的Python库，提供了多种推荐算法，并且有易于使用的界面。通过利用这些工具和库，项目能够更高效地构建和评估推荐系统，从而提高推荐的准确度和效率。 最终，本项目的目的在于提升电子商务网站的用户体验，增加用户黏性，提高转化率和销售额。通过精准的用户行为分析和高效的服务推荐，电子商务网站能够更好地满足用户需求，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。"