[发明专利]基于互联网的020商城用户数据挖掘方法

说明书

本发明针对当前电子商务的快速发展，给人们带来了很多方便，同时为了更好的服务用户的需求，公开了一种O20商城用户数据挖掘方法；本方法采用基于数据分析的决策模型和技术支持，通过对020商城用户数据深度分析，挖掘出用户的行为特征、消费习惯和兴趣焦点，让商城可以根据用户的行为更好的做销售活动，来增加用户在商城的购买。

技术领域

本发明属于互联网技术领域，涉及大数据库技术。

背景技术

随着电子商务的快速发展，带来各种模式的商城，包括了B2B，B2C和O2O这样的；同时也来了海量的用户数据，通过挖掘出用户数据里的行为特征、消费习惯和兴趣焦点，商城可以更好的利用这样的数据来推广商品，服务人们的需求。

发明内容

本方法是通过数据采集，数据预处理和数据挖掘及应用这三个方面完成的；

1.数据采集:通过Needlebase等工具采集在用户消费数据和其他行为数据，包括了商城中的用户数据、社交网络中的用户数据、移动设备中的用户数据等；

2.数据预处理:数据预处理包括了数据准备、数据转化及数据抽取，由于原始数据中有噪声数据、冗余数据及缺失值等，数据准备过程中对数据进行解析、清洗、重构，并填补缺失值以提高待挖掘数据的质量，然后对通过数据准备的非结构化、半结构化的数据处理成机器语言或索引，如自然语言—用户评论、口志资料等—转换成加权逻辑或是模糊逻辑，并且不同的词语映射到标准的值，将结构化数据进行数据过滤，提炼出有意义数据，剔除无效数据以提高分析效率，最后进行数据抽取，即检测数据的相关性和关联性:关联的数据表现出更多的特定用户活动特征，关联的数据木身也可以用于个性化服务；

3.数据挖掘及应用:在数据挖掘过程中，根据不同的应用需求选择不同的挖掘模型，对数据进行深度挖掘，其中主要模型有:关联规则分析、分类分析、聚类分析等；在当前数据挖掘中，也有一些使用的用户模型，这些的用户模型将人以性别、种族、年龄和兴趣等分类。得到数据挖掘结果后，对其进行解释应用，一般的挖掘应用包括排名与个性化推荐、异常检测,Web挖掘与搜索、大数据的可视化计算与分析等；数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。