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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市崇晸實(shí)業(yè)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)用戶行為分析方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119887267B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510373864.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q30/0201；該發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)用戶行為分析方法是由肖榮勝;劉金陽(yáng);謝鳳姣設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)用戶行為分析方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)用戶行為分析方法，包括：通過電子商務(wù)平臺(tái)收集的用戶行為數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理；將降維后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為符號(hào)化序列，提取反映用戶行為規(guī)律的典型行為模式；結(jié)合常規(guī)的行為特征指標(biāo)和基于時(shí)間序列的行為特征，提取用戶的綜合行為特征；對(duì)用戶的典型行為模式進(jìn)行聚類分析，將用戶分為不同的行為群體；基于聚類分析結(jié)果，構(gòu)建基于圖數(shù)據(jù)的用戶行為關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；將用戶特征之間的關(guān)系以可視化形式展示，揭示用戶行為模式之間的關(guān)系。本發(fā)明方法提高了數(shù)據(jù)處理效率，能夠捕捉用戶行為的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，全面、準(zhǔn)確地反映用戶的真實(shí)行為模式和偏好。

本發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)用戶行為分析方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)用戶行為分析方法，其特征在于，該方法包括： 步驟S1，通過電子商務(wù)平臺(tái)收集的用戶行為數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 步驟S2，采用分段聚合近似方法對(duì)預(yù)處理后的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理； 步驟S3，基于符號(hào)聚合近似方法將降維后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為符號(hào)化序列，提取反映用戶行為規(guī)律的典型行為模式； 步驟S4，結(jié)合常規(guī)的行為特征指標(biāo)和基于時(shí)間序列的行為特征，提取用戶的綜合行為特征； 步驟S5，基于k-means聚類算法對(duì)用戶的典型行為模式進(jìn)行聚類分析，將用戶分為不同的行為群體； 步驟S6，基于聚類分析結(jié)果，構(gòu)建基于圖數(shù)據(jù)的用戶行為關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)； 步驟S7，通過圖建模技術(shù)將用戶特征之間的關(guān)系以可視化形式展示，揭示用戶行為模式之間的關(guān)系； 其中在步驟S2中，還包括如下子步驟： S2-1，將預(yù)處理后的用戶行為數(shù)據(jù)分割為等長(zhǎng)的子序列，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為n，分段數(shù)為w，每段長(zhǎng)度為； S2-2，計(jì)算每個(gè)子序列的均值，用子序列的均值代替該子序列的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，具體公式為：，其中，為第j段的均值，為第p個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)點(diǎn)，n表示原始數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度，w表示分段數(shù)，j表示子序列的索引，p表示數(shù)據(jù)點(diǎn)的索引； S2-3，重構(gòu)降維后的數(shù)據(jù)序列，形成降維后的用戶行為數(shù)據(jù)，降維后的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為m，其中，m=w； 其中在步驟S3中，還包括如下子步驟： S3-1，根據(jù)降維后的數(shù)據(jù)序列，選擇基于數(shù)據(jù)分布的符號(hào)化區(qū)間將數(shù)據(jù)映射為符號(hào)，所述基于數(shù)據(jù)分布的符號(hào)化區(qū)間使用高斯分布的分位數(shù)劃分區(qū)間，將數(shù)據(jù)分為個(gè)等概率區(qū)間，每個(gè)區(qū)間對(duì)應(yīng)一個(gè)符號(hào)，并根據(jù)高斯分布表確定區(qū)間分裂點(diǎn)，其中o=1，2，3，...，； S3-2，將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的符號(hào)，形成符號(hào)化序列，符號(hào)化過程如下：，其中，為符號(hào)化后的序列，if表示如果，為降維后的數(shù)據(jù)點(diǎn)，表示等概率區(qū)間的數(shù)量，a，b，z是符號(hào)集中的符號(hào)，用于表示降維后數(shù)據(jù)點(diǎn)的不同區(qū)間； S3-3，統(tǒng)計(jì)符號(hào)化序列的出現(xiàn)頻率，提取出現(xiàn)頻率最高的符號(hào)化序列作為典型行為模式； 其中在步驟S5中，還包括如下子步驟： S5-1，初始化k-means聚類算法的聚類中心，隨機(jī)選擇k個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類中心； S5-2，計(jì)算每個(gè)用戶行為模式與聚類中心的距離，并將用戶分配到最近的聚類中心，距離公式為:，其中，d（）表示距離函數(shù)，用于計(jì)算兩個(gè)向量之間的歐幾里得距離，e表示用戶行為模式的索引，g表示聚類中心的索引，表示第e個(gè)用戶的行為模式，表示第g個(gè)聚類中心，R為特征維度，r表示特征維度的索引； S5-3，更新聚類中心為分配到該聚類的所有用戶行為模式的均值,具體公式為：，其中，為第g個(gè)聚類，為更新后的聚類中心； S5-4,重復(fù)步驟S5-2和S5-3，直到聚類中心不再變化或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù),所述預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)包括固定迭代次數(shù)、動(dòng)態(tài)調(diào)整迭代次數(shù)、基于時(shí)間限制的迭代次數(shù)； 其中在步驟S6中，還包括如下子步驟： S6-1，根據(jù)聚類分析結(jié)果，將每個(gè)用戶分配到聚類中心，形成不同的用戶群體； S6-2，通過計(jì)算用戶群體之間的距離定義用戶群體之間的相似性度量，具體公式為：，其中，表示和的相似性度量，和是兩個(gè)用戶群體，similarity（）表示相似性度量函數(shù)，為聚類中心和之間的距離，和是對(duì)應(yīng)的聚類中心，d（）表示距離函數(shù)，是聚類中心的最大可能距離； S6-3，基于相似性度量，構(gòu)建用戶行為關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的圖結(jié)構(gòu)，其中節(jié)點(diǎn)表示用戶群體，邊表示用戶群體之間的相似性； S6-4，定義節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重，所述權(quán)重表示用戶群體之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，權(quán)重計(jì)算公式為：，其中，為節(jié)點(diǎn)E和節(jié)點(diǎn)G之間的權(quán)重； S6-5，使用Louvain算法分析用戶行為關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)，揭示用戶群體之間的內(nèi)在關(guān)系，所述內(nèi)在關(guān)系包括交互關(guān)系、社交關(guān)系、偏好關(guān)系、行為模式關(guān)系、地域關(guān)系、時(shí)間關(guān)系、消費(fèi)層級(jí)關(guān)系、用戶忠誠(chéng)度關(guān)系和用戶活躍度關(guān)系。

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