摘要
随着电子商务行业的快速发展，用户需求的多样化和个性化服务的兴起使得精准理解用户行为成为平台运营的关键。本研究旨在构建电子商务平台的用户画像体系，并探索其在实际应用中的价值。通过结合大数据分析技术与机器学习算法，本文提出了一种多层次、多维度的用户画像构建方法，该方法综合了用户的静态属性、动态行为以及情感特征等信息。基于某知名电商平台的真实数据集，研究采用聚类分析、关联规则挖掘及深度学习模型对用户数据进行处理与建模，实现了对用户群体的精细化分层与特征提取。结果表明，所构建的用户画像能够显著提升推荐系统的准确性、营销活动的转化率以及用户体验的整体满意度。此外，本研究创新性地引入情感分析模块，弥补了传统画像方法忽视用户情绪因素的不足，为更全面地理解用户提供了新视角。最终，本研究不仅验证了用户画像在电子商务领域的实际应用效果，还为相关从业者优化平台功能和服务策略提供了理论支持和技术参考。
关键词：用户画像；电子商务；情感分析；机器学习；推荐系统
Abstract
With the rapid development of the e-commerce industry, the diversification of user needs and the rise of personalized services have made precise understanding of user behavior a key factor in platform operations. This study aims to construct a user profiling system for e-commerce platforms and explore its practical value in real-world applications. By integrating big data analytics with machine learning algorithms, a multi-layered and multi-dimensional approach to user profiling is proposed, which incorporates users' static attributes, dynamic behaviors, and emotional characteristics. Based on a real-world dataset from a well-known e-commerce platform, this research employs clustering analysis, association rule mining, and deep learning models to process and model user data, achieving refined segmentation and feature extraction of user groups. The results demonstrate that the constructed user profiles significantly enhance the accuracy of recommendation systems, the conversion rates of marketing campaigns, and overall user satisfaction. Furthermore, this study innovatively introduces an emotion analysis module, addressing the limitation of traditional profiling methods that overlook users' emotional factors and providing a new perspective for a more comprehensive understanding of users. Ultimately, this research not only validates the practical effectiveness of user profiling in the e-commerce domain but also offers theoretical support and technical references for practitioners to optimize platform functionalities and service strategies.
Keywords：User Portrait; E-commerce; Sentiment Analysis; Machine Learning; Recommendation System
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 电子商务平台用户画像研究背景与意义 1
(二) 用户画像构建与应用的研究现状分析 1
(三) 本文研究方法与技术路线设计 2
二、用户画像构建的理论基础与数据支撑 2
(一) 用户画像的核心概念与理论框架 2
(二) 数据采集与处理的技术方法 3
(三) 用户行为数据分析的关键维度 3
三、用户画像构建的具体方法与实现路径 4
(一) 基于机器学习的用户特征提取方法 4
(二) 用户标签体系的设计与优化策略 4
(三) 用户分群模型的构建与验证 5
四、用户画像在电子商务平台的应用实践 6
(一) 精准营销中的用户画像应用案例 6
(二) 用户体验优化的画像驱动策略 6
(三) 用户画像对平台运营效率的影响分析 7
结 论 9
参考文献 10
