基于Gstore数据的用户消费行为对用户消费量的影响分析
郑新
闽南理工学院信息管理学院,福建石狮362700
摘要：海量的电商在线交易数据包含大量有价值的用户消费行为数据,而用户消费量情况是进一步对消费者进行商品推荐的重要参考信息.所以,利用消费者的消费行为推测消费者的消费量具有重要研究意义.针对这一问题,提出基于回归算法的消费行为对用户消费量的影响分析.主要研究内容包括:①利用统计分析方法分析消费行为和用户消费量之间的关联关系;②分析不同的参数对消费行为的影响,从而利用消费者的消费行为对用户消费量进行预测分析;③利用Gstore数据对算法进行了实验和验证.实验结果表明文章建立的模型是正确的.
关键词：电商数据用户消费行为分析回归算法消费量分析
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
资助基金：2020C064)((项目编号)
论文发表日期：2020-11-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 46-50,109 )
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