8篇关于用户行为分析的计算机毕业论文

今天分享的是关于用户行为分析的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到用户行为分析等主题,本文能够帮助到你

基于MVVM模式的智能电商系统的设计与实现

这是一篇关于电商管理系统,MVVM设计模式,Vue框架,用户行为分析的论文, 主要内容为近年来,随着电子商务的快速发展,人们对网上购物的需求不断增加,电商平台在人们生活中发挥着越来越重要的作用。诸如淘宝、京东、拼多多等电子商务平台顺着时代的潮流蓬勃发展,逐渐成为了网上购物的主流平台。但随着用户数量、商品种类的增多和用户对智能化需求的不断提高,如何构建结构稳定、页面美观、系统智能的电商管理系统成为亟需解决的问题。本文设计的基于MVVM设计模式的智能电商管理系统一定程度上解决了这个难题。本文研究开发了基于MVVM模式的智能电商系统。系统采用了MVVM的设计模式和Vue前端框架,实现了系统的前后端分离。系统分为前端购物系统和后台管理系统两个部分,两个系统相互独立,数据共享,完成了电商平台功能的同时添加对用户行为数据的收集和分析,实现了智能化。前端购物系统实现了对商品的分类展示,商品的详细内容展示和收集用户对商品的行为。后台管理系统实现了对商品的管理,订单的管理和顾客的管理,顾客管理包括顾客的个人信息管理、顾客的购物车管理和顾客的行为管理。系统后台通过与Python算法联动对用户的行为数据进行数据处理和分析,实现了对用户未来购买行为的预测。最后,通过对系统进行全方位测试验证,以确定系统是否达到可用预期。本系统的开发运用了MVVM新型的设计模式,使得系统逻辑清晰、层次分明、开发成本低。采用最新前端框架Vue.js框架,通过组件的方式分区域,分功能开发前端页面,使得页面整洁,美观,人机交互便捷。并使用自适应布局方式,满足多种设备访问需要。后台管理系统调用XGBoost算法,通过对用户行为数据的分析,预测用户未来的购买行为,实现了系统的智能化。本系统的开发满足了人们对新型电商系统的需求,加速了社会信息化发展的进程,促进了电子商务行业的发展。

面向保险产品的个性化推荐算法研究

这是一篇关于个性化推荐系统,保险产品,推荐算法,用户行为分析的论文, 主要内容为在当今信息量呈爆炸性增长模式的时代背景下,对用户在线行为的记录以及挖掘其意图和偏好,可以为企业的运营和营销提供强有力的支持,保险行业也逐渐成为对用户投保行为特征的研究受到业界更多关注的行业,保险行业的业务形态产生了大量高品质和价值的数据,具有极大的挖掘和使用价值,一方面保险用户可以获取信息的爆炸性增长,另一方面用户选择信息的能力的有限性,使通过个性化推荐技术解决保险用户面临的信息过载现象,成为了保险公司及用户急需解决的问题,论文基于此开展了以下三个方面的研究工作:(1)分析了用户购买保险产品的数据,统计了用户购买数量、保险产品销售和用户的活跃性,并从人类动力学的角度挖掘了用户购买保险产品的行为特征,统计了保险产品用户购买行为在时间间隔上记忆性和阵发性的特征。(2)研究了用常用的协同过滤和基于关联规则的推荐算法进行保险产品个性化推荐,并基于两种推荐算法提出了两种组合策略,在传统内容推荐算法的基础上,针对保险用户购买行为的长尾特征,提出了基于多样性度量的内容推荐算法,还根据保险用户的使用场景,提出了基于用户实时行为的个性化推荐技术。(3)参与设计并实现了面向保险产品的个性化推荐系统,并将所研究的个性化推荐算法应用到保险产品个性化推荐系统中,详细介绍了对个性化保险产品营销模块的框架设计和流程分析,并从算法和营销两个角度进行评估。论文在当前保险行业对个性化推荐的需求下,通过数据分析保险产品用户的行为模式,研究适用于保险产品的个性化推荐方式,通过对各种个性化推荐算法分析和性能评估,选取适合用户使用场景的算法设计了一个完整的保险产品个性化推荐系统。

基于Web应用的日志异常检测与用户行为分析研究

这是一篇关于Web应用,日志采集,异常检测,用户行为分析的论文, 主要内容为移动互联网的飞速发展和移动设备的普及使得移动应用和网页的数量都在爆炸式增长,推动着服务器、后端Web应用的蓬勃发展,Web应用成为人们获取互联网信息服务的重要入口和支撑。伴随着互联网渐渐渗透人们的生活,人们对互联网应用的服务质量、用户体验、安全状态等要求也随之提高。应用开发商和网站运营者争先将互联网产品投入市场的同时,也非常注重产品优化以提高用户黏性,其中如何收集产品运行过程中的日志数据,分析产品性能、检测异常状态、挖掘用户特点,以进一步提高运行性能、改善服务质量、提供个性化服务,是一个非常重要的研究方向。本文针对Web应用的性能及安全监控和用户行为研究的现状和技术基础,搭建访问日志采集与分析平台,实现Web应用的运行状态监控、日志异常检测以及用户行为分析,主要包括以下四个部分工作:(1)研究访问日志的采集以及数据预处理方案,实现Web应用基础运行数据的统计分析,并通过可视化图表的方式展示分析结果。(2)应用支持向量机进行日志异常检测,为了达到良好的检测效果,进行多方面的研究工作,包括研究针对Web日志请求URL的特征提取方法,通过统计分析手段对比正常请求语句、SQL注入语句、XSS注入语句的特点,基于三者之间的差异进行特征选择和提取,提出一个三层SVM检测模型;结合网格搜索和K重交叉验证法寻找最优参数;对数据集的特征属性归一化处理。最后通过实验证明这些方案有效提升了分类效果,三层检测模型具有一定的应用意义。(3)提出一种结合用户聚类算法和关联规则挖掘的分析流程来对用户访问行为进行分析。从日志中提取用户访问兴趣特征,建立用户访问偏好度模型,提出一种初始点选取优化的K-Medoids算法并应用于用户聚类,根据用户访问兴趣的相似程度划分用户群。进一步地,应用前后件约束改进的FP-Growth算法挖掘同一群体用户中网页的关联性,探究页面之间的链接关系的合理性。(4)设计平台整体架构和运行流程,结合当下流行的微服务,提供基于Dubbo和Docker的平台搭建方案。最后通过案例验证研究方案的可行性和有效性。

智能流量控制系统的设计与实现

这是一篇关于流量采集,流量分析,用户行为分析,流量控制的论文, 主要内容为互联网在人们日常生活中占据着越来越重要的地位,2013年是中国宽带建设实现跨越性发展的一年,工信部正式启动“宽带中国2013专项行动”,随后,提出《“宽带中国”战略及实施方案》。面对宽带中国战略的实施,使得通信行业迫切需要能够提升用户上网感知,优化整体网络的工具,以提高自己的竞争力。智能流量控制是近几年兴起的对互联网流量进行管理的有效工具和手段。流量控制是互联网的一项控制手段,它根据流量分析的结果有效的采取相关技术手段,对P2P、非法VOIP、异常流量(DDoS/DoS,蠕虫等)、不良信息等进行管控,并以此为手段来提高互联网运行能力,提升互联网用户感知,增强公司宽带运营竞争能力。本文在现有CMNET网络架构上,通过探讨流量采集、分析、控制等技术手段,并根据系统的实际需求,完成智能流控系统的设计与实现。首先,本文分析了智能流控系统的开发背景及市场需求,描述了山东移动CMNET的网络现状。其次,根据目前情况探讨了系统的部署方式,对系统进行了简要介绍,讨论了系统实现的设计思路。在此基础上进行了系统的非功能需求和功能性需求分析,并以架构图、流程图、用例图等形式详细说明系统功能,进而给出了该项目的系统需求和开发指南。基于前文的需求分析,进而探讨智能流量控制系统的架构设计。首先提出系统的设计目标和设计原则,并从物理架构和逻辑架构两个方面分别讨论架构设计。物理架构方面着重研究了CMNET网络现状,及在此基础上的流控系统平台的部署架构；在逻辑架构讨论中,分析了系统的外部接口、逻辑处理层和应用层,及各层的功能。在功能架构分析中,探讨了系统各个部分的功能组成,得出了系统的功能流程。其次,对智能流量控制系统进行详细设计。依据需求分析中提出的模块构成进行系统设计,着重对其中的两个模块设计进行了详细介绍。并在系统建模中,对智能流量控制系统进行了简单描述,分析了流量采集控制的几种模式,并给出了采集控制模式的选择建议。在详细设计中,利用架构图进行设计分析,着重描述了用户行为分析模块,并简要描述了网管功能模块。再次,基于详细设计介绍了各个模块的实现,并得出了系统初步的效果图。然后详细分析了流量采集分析、流量控制访问过滤、用户行为分析和网管功能的实现。在详细设计的基础上,讨论了系统测试,并详细分析了压力测试过程。最后,本作者简要介绍了智能流量控制系统的实际应用情况,总结了系统设计实现的工作与不足,对智能流量控制系统的下一步工作提出了改进建议。综上所述,本文在探讨了互联网现状和流量采集分析控制技术的基础上,完成了针对通信行业的智能流量控制系统的设计与实现。

基于聚类分析的校园网用户行为分析系统的设计与实现

这是一篇关于用户行为分析,校园网,数据挖掘,聚类分析,关联规则的论文, 主要内容为在中国,由于经济的发展越来越繁荣,再加上网络信息技术不断进步,因此因特网早已逐步在大家的生活方面与工作方面获得应用。在发展了20多年的时间之后,校园网在中国各个院校均得到了有效的使用,在方方面面都为学校的师生提供了较大的便捷。另外,由于校园网客户数目持续提升,校园网经管方面的作业需要面对较多的难题。所以,经过引进数据发掘这种计算方法对于校园网客户的行为实施剖析,并且对于相关特点实施陈述,这些对于校园网建造的改良和服务水准的提升具有非常关键的价值。这篇文章中列举的实例是A大学的校园网,得到并且解读在校园网流量调控伺服器中关于客户拜访的日记文档,选用数据发掘这种办法对于校园网的客户行为实施剖析,主要是希望在探讨校园网客户实施拜访的目标分割情况与习惯,从而为校园网的改良供应一定的提议。将该项发掘过程作为关键,组建得到关于校园网客户的行为剖析体系。详细作业为下:完成了对于校园网客户在公网拜访方面的日记搜集与认识。考虑到客户拜访日记文档比较离散、样式缺乏统一性的真实状况,这篇文章联合数据库对于日记实施归纳经管,并且对于数据执行了清除、归并等一系列相关的预先处置操作,另外对于处置之后的数据字段依次实施认识,梳理得到初始数据内的首要字段,确保拜访日记的经管便利性更强,架构的规则性更强。对于以校园网信息为基础的拜访目标完成了剖析。将客户的出口地址、流量数据等一系列相关信息作为前提,这篇文章引进了聚类这种办法,完成了对于校园网客户拜访地址的科学分割,解说了差别拜访目标的详细不同状况,从而为网络中心改良出口带宽这个方面的作业供应了有效的决议信息支持。当中,为观测离散点对于聚类成效产生的干扰,这篇文章依次完成了-K均值计算方法、-K中心点计算方法,引进了联合凝聚这种办法的改良-K均值计算方法,提升了计算方法的剖析效力与聚类成果的平稳特性。完成以校园网为基础的客户拜访习惯方面的剖析。将客户拜访站点的域名数据等一系列相关内容作为前提,这篇文章引进并且完成了Apriori关联准则的发掘方法,经过发掘得到的关联准则解说校园网客户群在拜访习惯方面的偏爱状况,便于深层次认识校园网客户群的上网状况。这篇文章从校园网应用的真实情况着手,对于客户群的聚类剖析便于改良校园网公网的出口建造,对于拜访习惯的关联剖析便于深层次认识客户群,便于实施院校学员在思想方面的指引工作,具备某一程度的实际价值。

基于行为数据图形化与深度学习的购买行为预测研究

这是一篇关于数据图形化,用户行为分析,购买预测,深度学习,图像识别的论文, 主要内容为随着互联网的发展,电子商务在中国的发展自上个世纪90年代的初露头角,在经过近30多年的发展后,已然成为了我国经济的重要支柱产业。然而我国电子商务发展早已经由增量市场转为存量市场,用户增长量已经开始下降,对于如何提升用户的购买转化率、提升对用户的购买预测准确度成了企业们当务之急。庞大的用户量给企业带来的不仅是利润还有海量的用户信息,从用户行为信息有效提取行为特征,提升用户对商品的购买预测准确度,成了各大电商企业着大力解决的问题。本文首先根据时间序列分析、数据图形化以及卷积神经网络三个方面理论研究入手,分析当前行为分析研究中对于时间序列研究的现状:与当前以时间滑窗为主流的时序性研究方法不同,于是本文希望提出新的时间序列研究思路,使用基于行为图形数据、借助深度学习技术的强大功能,解决购买行为预测的问题。本文采用的数据集来自某电商平台提供的真实脱敏数据共计4类6个数据集,对四类数据集进行数据探索后,对数据进行预处理,处理掉无效数据,然后使用深度清理的方式筛选出对于研究具有价值的活跃用户,活跃用户数量29070位,相关行为数据集行为数量为34456272条,形成最终数据集。通过自创的行为序列抽取办法,将每位用户对每件商品的完整行为序列提取出来,确保时序完整性。然后根据最终数据集与预测需求进行特征工程,提出四类特征:用户特征、商品特征、用户行为特征、评论特征,共计21个特征。结合四种图形的优缺点和原始数据集中的数据特征,提出的数据图形化形式为:彩带纹理图,将行为序列用图像表达。关于预测模型的构建,本研究选用在图像识别问题中常用的Res Net50模型。设置原始图片样本集和使用混合采样后的处理样本集进行对比。并在训练过程中获得预测准确率最好的学习率、抓取批量、训练回合数三个超参数组合。对最终训练得到的模型效果评估:(1)与动辄上百的特征维度相比较,本文提取出完整用户行为序列,并基于用户、商品、行为、评论设置共计21维特征。(2)行为序列图形化处理,利用图表达行为特征,深度学习图像识别所形成的预测模型与其他类型的预测模型相比较,在准确度上并没有明显劣势。(3)在数据预处理之前所作图像与预处理后所的图像分别做预测模型训练,发现混合采样后的样本集所得预测模型准确度高于未处理所作图像。证明图像作为一种凸显特征的表达形式,可以在用户的行为预测中发挥作用。(4)基于实验环境的考量,使用网格搜索的方法对模型超参数进行调优,当学习率为0.0001,训练回合数设置为200,批量大小设置为64时模型预测效果最优,在测试集上准确率为0.801。