一、前言

在电商平台中，个性化推荐可以显著提升用户满意度和转化率。
通过用户行为偏好分析，企业可以：

• 了解用户兴趣和购买习惯

• 实现精准商品推荐

• 提高复购率和整体收益

本文将展示从数据准备到用户偏好分析及推荐策略的完整流程。

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二、数据准备

1. 数据来源

• 用户行为数据（浏览、点击、加购、购买）

• 用户订单数据（订单ID、用户ID、商品ID、金额）

• 商品信息数据（类别、价格、品牌）

1. 导入数据

import pandas as pd logs = pd.read_csv('user_logs.csv') orders = pd.read_csv('orders.csv') products = pd.read_csv('products.csv')

1. 数据清洗

logs.drop_duplicates(inplace=True) logs['timestamp'] = pd.to_datetime(logs['timestamp']) orders.drop_duplicates(inplace=True) orders['order_date'] = pd.to_datetime(orders['order_date'])

• 去重处理

• 时间字段标准化便于分析

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三、用户行为偏好分析

1. 行为统计

behavior_count = logs.groupby(['user_id','event_type']).size().unstack(fill_value=0) behavior_count.head()

• 统计用户在不同事件（浏览、加购、购买）中的行为频次

1. 兴趣类别分析

user_category = logs.merge(products[['product_id','category']], on='product_id') user_pref = user_category.groupby(['user_id','category']).size().unstack(fill_value=0) user_pref.head()

• 用户对各商品类别的偏好频次

• 可用于构建个性化推荐

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四、推荐系统构建

1. 基于协同过滤的推荐

from surprise import Dataset, Reader, SVD from surprise.model_selection import train_test_split from surprise import accuracy # 构建评分数据 ratings = orders.groupby(['user_id','product_id'])['amount'].sum().reset_index() reader = Reader(rating_scale=(0, ratings['amount'].max())) data = Dataset.load_from_df(ratings[['user_id','product_id','amount']], reader) trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2) algo = SVD() algo.fit(trainset) predictions = algo.test(testset) accuracy.rmse(predictions)

• 使用SVD矩阵分解预测用户对商品的喜好

• 可生成个性化推荐列表

1. 基于内容的推荐

• 根据用户历史购买或浏览偏好推荐相似商品

• 使用商品类别、品牌或标签信息构建推荐模型

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五、推荐策略应用

1. 首页个性化推荐

• 根据用户偏好展示相关商品

• 提升点击率和购买率

1. 购物车推荐

• 提供补充或相关商品推荐

• 增加平均订单金额

1. 邮件或推送推荐

• 个性化推送新品或促销活动

• 提升复购率

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六、可视化支持

import matplotlib.pyplot as plt top_categories = user_pref.sum().sort_values(ascending=False)[:10] top_categories.plot(kind='bar', color='skyblue') plt.title('Top 10 User Preferred Categories') plt.ylabel('Preference Score') plt.show()

• 可视化用户偏好分布

• 辅助推荐策略优化