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计算机信息管理专业优秀毕业论文范本基于

数据挖掘的用户行为分析与个性化推荐

计算机信息管理专业优秀毕业论文范本：基于数据挖掘的用户行为

分析与个性化推荐

摘要：

随着互联网的快速发展，用户生成的大量数据给信息管理带来了巨

大挑战和机遇。本文旨在通过数据挖掘技术来分析用户行为，并提出

个性化推荐系统的设计与实现。首先，对数据挖掘的定义和方法进行

了介绍。然后，深入探讨了用户行为分析的关键技术和方法。最后，

基于这些研究成果，设计了一个基于数据挖掘的个性化推荐系统，并

通过实验验证了其有效性。

引言：

在信息爆炸时代，人们正在以前所未有的速度产生海量的数据。这

些数据蕴含着巨大的商业价值，包括用户行为数据。通过对用户行为

进行分析和挖掘，可以为企业提供个性化的服务，提高用户的满意度

和忠诚度。因此，数据挖掘技术在计算机信息管理领域具有重要的研

究价值和实际应用意义。

一、数据挖掘的定义与方法

1.数据挖掘的概念

数据挖掘是一种从大规模数据中发现隐藏模式和知识的过程。它结

合了统计学、人工智能和数据库技术，通过分析数据中的规律性，寻

找有用的信息。

2.数据挖掘的方法

常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序分析等。

分类方法用于将数据分为各个类别，以判断未知数据所属类别；聚类

方法用于将数据分为不同的组，以找出数据的内在结构；关联规则挖

掘用于发现数据项之间的关联关系；时序分析则用于探索时间序列数

据中的趋势和规律。

二、用户行为分析的关键技术和方法

1.数据收集

用户行为数据的收集是用户行为分析的基础。通过收集用户在网络

上的浏览记录、购买记录、点击行为等数据，可以获取用户的行为模

式和喜好。

2.数据预处理

由于用户行为数据往往存在噪声和缺失值，需要对数据进行预处理。

预处理的步骤包括去除噪声、填充缺失值、数据归一化等。

3.行为模式分析

根据用户行为数据，可以通过聚类分析和关联规则挖掘来发现用户

的行为模式。聚类分析可以将用户分成不同的群组，每个群组具有相

似的行为模式；关联规则挖掘则可以发现用户行为之间的关联关系。

4.用户画像构建

通过分析用户的行为模式和偏好，可以构建用户画像，以便更好地

理解用户和个性化推荐。

三、基于数据挖掘的个性化推荐系统设计与实现

基于用户行为分析所得的结果，本文设计了一个基于数据挖掘的个

性化推荐系统。该系统采用了协同过滤算法和内容推荐算法相结合的

方法，以提高推荐的准确性和多样性。

1.数据模型设计

将用户行为数据和物品特征数据存储在数据库中，并构建合适的数

据模型，以支持个性化推荐算法的实现。

2.协同过滤算法

协同过滤算法基于用户之间的相似性，通过分析用户的历史行为和

偏好，来预测用户对物品的喜好程度。本文采用基于邻域的协同过滤

算法，即根据用户的评分历史找出与其相似的其他用户，并利用他们

的评分信息进行推荐。

3.内容推荐算法

内容推荐算法基于物品的特征，根据用户的历史行为和兴趣，来推

荐与之相似的物品。本文采用基于内容的推荐算法，即通过分析物品

的属性和特征，找出与用户历史行为相似的物品进行推荐。

实验结果表明，该个性化推荐系统能够准确地为用户推荐感兴趣的

物品，并提高用户的满意度和忠诚度。

结论：

本文基于数据挖掘技术，研究了用户行为分析与个性化推荐。通过

对用户行为数据的收集、预处理和分析，可以发现用户的行为模式和

偏好，并构建个性化推荐系统。实验结果表明，该系统能够有效地提

高用户的满意度和忠诚度，为企业提供了有力的决策支持和营销手段。

然而，个性化推荐系统仍然存在一些挑战，例如隐私保护和冷启动问

题，需要进一步的研究和探索。