1. 電子商務用戶行為分析綜合案例

本案例主要的研究對象是法律網站，它是一家電子商務類的大型法律咨詢網站，致力于為用戶提供豐富的法律信息與專業咨詢服務，并為律師與律師事務所提供卓有成效的互聯網整合營銷解決方案。為了能更好的滿足用戶需求，發現用戶的興趣點，從而引導用戶發現自己的信息需求，將長尾網頁準確地推薦給所需用戶，幫助用戶發現他們感興的信息。本案例建立服務推薦的主要內容包括：

• 背景與挖掘目標
• 推薦系統原理圖
• 數據分析處理圖
• 智能推薦系統流程圖

2. 背景挖掘與目標

2.1 推薦系統產生的背景

• 在互聯網和信息技術的時代，用戶想要從海量信息中快速準確地尋找到自己感興趣的信息已經變得越來越困難，在電子商務領域顯得更加突出。因此，信息過載的問題已經成為互聯網技術中的一個重要難題
  

2.2 搜索引擎的概念

• 為了解決信息過載的問題，搜索引擎誕生了，例如Google、百度和搜狗等。搜索引擎在一定程度上緩解了信息過載問題，用戶通過輸入關鍵詞，搜索引擎就會返回給用戶與輸入的關鍵詞相關的信息。但是搜索引擎無法解決用戶想找到轉描述自己需求的關鍵時，搜索引擎就無能為力了。
  

2.3 推薦系統

• 個性化推薦是根據用戶的興趣特點和購買行為，向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。
  

2.5 電子商務綜合案例用戶行為

• 本案例研究的對象是法律網站，是一家電子商務的大型法律咨詢網站，用戶在網站中的主要行為有：
  

• 研究用戶的訪問時間，訪問內容和訪問此湖等分析主題，了解用戶對訪問網站的行為和目的；

• 發現用戶的訪問行為習慣，對不通需求的用戶進行相關的服務頁面推薦

3 推薦系統原理圖

3.1 推薦系統的原理

• 推薦系統的本質是“猜測用戶喜歡什么” ，即以一定的方式將用戶與物品之間建立聯系。
  

3.2 推薦系統的方法

• 本案例的目標是對用戶進行推薦，用戶和物品的聯系指的是用戶和網頁之間的聯系，為了更好地幫助用戶從海量的數據中快速發現感情去的網頁，利用基于物品的協同過濾推薦算法進行推薦。原理圖如下所示。
  

3.3 協同過濾算法的基本思想

• 給用戶推薦那些和他們之間喜歡的物品相似的物品。主要可分為兩步
• 計算物品之間的相似度，建立相似度矩陣；
• 根據物品的相似度和用戶的歷史行為給用戶生成推薦列表。
  

4 數據分析處理圖

4.1 電子商務綜合案例數據分析處理流程

從系統中獲取用戶訪問網站的原始記錄

對數據進行多維度分析，包括用戶訪問內容，流失用戶分析以及用戶分類等分析；

對數據進行預處理，包含數據去重、數據變換和數據分類等處理過程。

以用戶訪問html后綴的網頁為關鍵條件，對數據進行處理；

對比多種推薦算法，通過模型評價，得到比較好的智能推薦模型。

4.2 數據分析處理流程圖

5 智能推薦系統流程圖

5.1 電子商務服務推薦的具體流程

業務系統的數據采集

數據抽取

數據探索與預處理

模型構建和診斷

結果&反饋

總結

以上是生活随笔為你收集整理的二十九、电子商务服务推荐项目基本描述的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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