基于用户行为的个性化电商信息推送系统设计

为提高推荐产品与用户需求产品的适配度,基于用户行为分析设计了一种针对电子商务的个性化信息推荐系统。首先,使用网络爬虫技术检索电子商务平台的运行终端,获取电商用户行为信息;其次,构建电商用户行为信息表,分析获取的用户行为数据,通过用户对产品需求来计算用户的偏好度;最后,引进关联规则,挖掘符合用户喜好的产品,实现个性化信息主动推送服务。实验证明,该系统推荐的商品与用户需求产品两者适配度在90%以上,且系统推送后,显著提升了用户在电商平台的点击次数与浏览时间。