摘要近年来智能终端的推广和普及，蜂窝数据和无线网络技术的进步，使得利用移动设备 进行购买行为变得便利，越来越多的用户使用智能终端完成信息收集、产品选择、订单下 达以及支付等行为。但是由于智能设备带来的操作方式，设备限制，生活方式的改变；移 动互联网用户在智能终端上的购买行为与 PC 用户的购买行为有所不同，因此越来越多企 业和机构重视对移动互联网用户行为分析。本文利用数据挖掘技术对 B2C 网站的移动互联 网用户行为进行分析，分析了数据挖掘中的数据预处理阶段以及用户行为模型构建过程， 并以新一站保险网潜在用户识别项目作为实际案例叙述了基于服务器日志文件点击流数据 从数据筛选，用户识别，会话识别，数据结构化，数据建模，模型调整到模型分析的全过 程。75322

毕业论文关键词：用户行为 移动电子商务 数据挖掘

Title 面向 B2C 网站的移动互联网用户行为分析研究

Abstract In recent years,with the  intelligent  terminal  promotion and  the  progress  of  cellular  data and wireless network technology update,  the  use of  mobile  devices for  purchase  behavior  become more and more convenient,  users  use intelligent  terminal  to  complete information  collection, product selection,make orders and  payment。  But  due  to  the  intelligent  equipment  operation system, equipment restrictions, lifestyle changes, mobile Internet users in  the  intelligent  terminal purchase behavior and PC users purchase behavior is different, so more and more enterprises and institutions pay attention to mobile Internet user behavior  analysis。  This  paper  concern  on analysis user  behavior  by data mining  technology,create   a predict  model  for user behavior。

Keywords  user behavior、data  mining、mobile  electronic business

目 次

1 研究背景 1

1。1 移动互联网技术 1

1。2 移动互联网用户特征 4

2 基于数据挖掘的用户行为分析概述 7

2。1 用户行为分析技术 7

2。2 数据挖掘概念简介 10

2。2。1 数据挖掘概念 10

2。2。2 数据挖掘算法概述 10

2。2。3 基于数据挖掘的用户行为分析实现流程 11

3 收据采集与数据准备 11

3。1 数据获取 12

3。2 数据预处理过程 12

3。2。1 数据概览 12

3。2。2 用户识别 12

3。2。3 会话识别