1)基于AARRR漏斗模型,使用常见电商分析指标,从新增用户数量、各环节转化率、新用户留存率三个方面进行分析,确定影响新增用户数量的因素,找到需要改进的转化环节,发现留存现存问题 2)研究用户在不同时间尺度下的行为规律,找到用户在不同时间周期下的活跃规律 3)找出最具价值的核心付费用户群,对这部分用户的行为进行分析...
3. 数据分析:利用Java中的大数据处理框架(如Hadoop、Spark等),对用户行为数据进行分析,提取用户特征和商品特征。 4. 商品推荐算法设计:根据用户需求和数据分析结果,设计合适的商品推荐算法(如协同过滤、基于内容的推荐等)。 5. 系统开发:基于Java开发语言和相关框架(如Spring Boot、MyBatis等),开发商品推荐系统。 6...
本系统为我的本科毕业设计项目,毕设题目为“基于用户画像的电影推荐系统的设计与实现”。 本系统是以Django作为基础框架,采用MTV模式,数据库使用MongoDB、MySQL和Redis,以从豆瓣平台爬取的电影数据作为基础数据源,主要基于用户的基本信息和使用操作记录等行为信息来开发用户标签,并使用Hadoop、Spark大数据组件进行分析和处理...
3. 数据分析:利用Java中的大数据处理框架(如Hadoop、Spark等),对用户行为数据进行分析,提取用户特征和商品特征。 4. 商品推荐算法设计:根据用户需求和数据分析结果,设计合适的商品推荐算法(如协同过滤、基于内容的推荐等)。 5. 系统开发:基于Java开发语言和相关框架(如Spring Boot、MyBatis等),开发商品推荐系统。 6...
基于Java大数据分析的商品推荐系统设计与实现,有助于提高电商平台的用户体验和销售效率。通过数据采集、数据预处理、数据分析、商品推荐算法设计和系统开发等步骤,实现了系统的基本功能。在数据库设计方面,通过合理的表结构设计,实现了数据的高效存储和查询。在系统实现方面,采用了Java开发语言和大数据处理框架,提高了系统的...