一种社交电商平台的用户行为分析方法.pdf

第4卷第9期 新一代信息技术 Vol. 4 No. 9
2021年5月 NEW GENERATION OF INFORMATION TECHNOLOGY May 2021
DOI: .2096-609
一种社交电商平台的用户行为分析方法
高旳，牛少彰
(北京邮电大学计算机学院，北京100876)
摘 要：随着近几年互联网经济以及社交化平台的蓬勃发展和兴起，社交电商群体越发活跃在大众的眼前，在中国
的经济社会中占有越来越重要的位置，对社交电商这个新兴的群体进行用户行为分析对于经济社会发展来说具有重
要意义。本文借助大数据挖掘技术，对社交电商的行为进行聚类分析，将改进后的Canopy算法结合K-means聚类
算法运用在社交电商的功能访问数据上。实验证明，该算法能够有效地根据社交电商特征进行聚类分析，划分社交
电商群体，为社交电商提供个性化服务方面提供理论依据。
关键词：大数据挖掘；社交电商；用户行为；聚类分析；K-means
本文著录格式：高旳，[J].新一代信息技术，2021, 4(9): 16-23
中图分类号： 文献标识码：A
User Behavior Analysis Method of Social E-Commerce Platform
GAO Yun, NIU Shao-zhang
(Computer Science School, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)
Abstract: In recent years, with the flourishing development and the rise of the Internet economy and social
platforms, social e-commerce community are more and more active in the eyes of the public, and occupy an
increasingly important position in China's economic society. It is so important for the economic and social de­
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