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毕业设计（论文）

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毕业设计（论文）报告

题目：

基于电子商务用户行为的同义词识别

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基于电子商务用户行为的同义词识别

摘要：本文针对电子商务领域用户行为的同义词识别问题进行研究。首先，通过构建用户行为数据集，分析了用户在电子商务平台上的行为特点。其次，设计并实现了一种基于深度学习的同义词识别模型，该模型能够有效识别用户在电子商务平台上的同义词。实验结果表明，该模型在用户行为同义词识别任务上具有较高的准确率。最后，探讨了用户行为同义词识别在电子商务领域的应用前景，为电子商务平台提供了有价值的参考。

随着互联网的快速发展，电子商务行业在我国得到了迅猛发展。电子商务平台的运营离不开对用户行为的精准识别和分析。然而，由于用户行为的多样性和复杂性，如何有效识别用户在电子商务平台上的同义词成为了一个重要的研究课题。近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了显著成果，为同义词识别提供了新的技术手段。本文旨在研究基于电子商务用户行为的同义词识别方法，以期为电子商务平台的运营提供技术支持。

一、1.用户行为数据集构建与分析

1.1用户行为数据集构建

(1)用户行为数据集的构建是研究用户行为同义词识别的基础，本研究选取了国内一家大型电子商务平台作为数据来源，经过严格的筛选和预处理，最终形成了包含数百万用户在购物、浏览、搜索等行为方面的数据。数据集涵盖了用户在平台上的操作记录，包括浏览历史、搜索关键词、购买记录、评价内容等。以购买记录为例，每个用户的行为数据中包含了购买的商品名称、价格、购买时间、购买频率等多个维度，这些信息对于后续的同义词识别研究至关重要。

(2)在构建用户行为数据集的过程中，我们采用了数据爬取和人工标注相结合的方式。首先，利用爬虫技术收集了电子商务平台的用户行为数据，包括用户在网页上的点击流、滚动行为、停留时间等。接着，对爬取到的原始数据进行清洗和筛选，去除无效数据、重复数据以及与用户行为无关的数据。此外，为了提高数据集的质量，我们对关键行为数据进行了人工标注，如将用户搜索的关键词分为多个类别，以便后续进行同义词识别。

(3)为了使数据集更加全面和准确，我们在数据收集过程中还考虑了用户的个性化特征。通过对用户的基本信息、购物偏好、浏览习惯等进行收集和分析，将用户划分为不同的用户群体。例如，根据用户的购买力将用户分为高收入用户、中收入用户和低收入用户；根据用户的购买频率将用户分为活跃用户、普通用户和沉默用户。这样的数据分类有助于我们针对不同用户群体进行针对性的同义词识别研究，从而为电子商务平台提供更具针对性的服务。在数据集构建的过程中，我们还特别注意了数据的平衡性，确保了各个用户群体的数据在总量上保持一致，为后续的研究提供了可靠的保障。

1.2用户行为数据集分析

(1)在对用户行为数据集进行分析时，我们发现用户在电子商务平台上的搜索行为呈现出明显的季节性特征。以服装类商品为例，搜索量在每年的11月和12月达到峰值，这与冬季服装的购买需求密切相关。具体到搜索关键词，羽绒服、保暖内衣等关键词的搜索量在冬季显著增加，而夏季则集中在防晒衣、泳装等关键词。

(2)用户购买行为的数据分析显示，用户的购物习惯呈现出明显的地域差异。例如，在南方地区，夏季空调的销售量远高于北方地区，而在北方地区，取暖设备如电暖器的销售量则高于南方。此外，通过分析用户的购买路径，我们发现用户的购买决策往往受到推荐系统的影响。例如，当用户浏览了某款手机后，推荐系统推荐的配件如手机壳、耳机等产品的购买转化率显著提高。

(3)用户评价内容的数据分析揭示了用户对商品质量的关注程度。通过对用户评价的词频统计，我们发现质量、外观、价格等词汇出现的频率较高，说明用户在评价商品时，最关注的因素是商品的质量、外观和价格。进一步分析发现，好评率较高的商品往往在上述三个方面表现较好，而差评率较高的商品则在这些方面存在问题。这些分析结果为电商平台优化商品质量、提升用户体验提供了重要参考。

1.3用户行为特点总结

(1)用户在电子商务平台上的行为表现出强烈的个性化特征。通过分析用户行为数据，我们发现用户的浏览和购买习惯与他们的年龄、性别、职业等因素密切相关。例如，年轻用户群体更倾向于购买电子产品、时尚配件等潮流商品，而中年用户则更关注健康产品、家居用品等实用型商品。在性别方面，女性用户在化妆品、服饰等领域的消费行为明显多于男性用户。这些个性化的行为特点为电商平台提供了精准营销的基础，例如，通过分析用户的历史购买记录和搜索行为，平台可以为用户推荐个性化的商品。

(2)用户在电子商务平台上的行为也呈现出明显的社交属性。研究发现，用户在浏览商品时，会