摘 要
随着电子商务的迅猛发展，用户行为分析与个性化推荐策略已成为提升平台用户体验和商业价值的核心研究领域。本研究旨在深入探讨电子商务平台中用户行为特征，并基于数据分析提出高效的个性化推荐方法。通过整合大规模用户交互数据与多源信息，采用机器学习算法和深度学习模型对用户行为模式进行建模，揭示了用户在浏览、购买及评价等环节中的动态规律。研究创新性地引入时间序列分析与情境感知技术，构建了能够实时捕捉用户兴趣变化的动态推荐框架。实验结果表明，该框架显著提升了推荐系统的准确性和用户满意度，同时有效降低了冷启动问题的影响。此外，研究还提出了基于社交网络关系的协同过滤改进方法，进一步增强了推荐内容的相关性与多样性。总体而言，本研究不仅为电子商务平台优化用户体验提供了理论支持，也为个性化推荐系统的设计与实现贡献了新的思路和技术方案，具有重要的学术价值和实践意义。
关键词：电子商务；个性化推荐；用户行为分析；时间序列分析；情境感知技术
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
1 绪论 1
1.1 电子商务平台的发展背景与研究意义 1
1.2 用户行为分析的研究现状综述 1
1.3 个性化推荐策略的技术发展现状 2
1.4 研究方法与技术路线设计 2
2 用户行为数据的采集与处理 3
2.1 数据采集技术在电商平台的应用 3
2.2 用户行为数据的分类与特征提取 3
2.3 数据清洗与预处理的关键步骤 4
2.4 数据隐私保护的技术与伦理考量 5
2.5 数据质量评估与优化策略 5
3 用户行为模式的分析与建模 6
3.1 用户行为模式的定义与分类 6
3.2 基于机器学习的行为模式识别方法 7
3.3 时间序列分析在用户行为中的应用 7
3.4 社交网络对用户行为的影响分析 8
3.5 行为模式分析结果的验证与优化 8
4 个性化推荐策略的设计与实现 9
4.1 推荐算法的基本原理与分类 9
4.2 基于协同过滤的个性化推荐模型 10
4.3 深度学习在推荐系统中的应用 10
4.4 实时推荐系统的架构设计与实现 11
4.5 推荐效果评估与改进策略 12
结论 13
致 谢 14
参考文献 15
