基于电商游戏的用户行为分析开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述一、选题背景随着网络信息技术不断地创新发展，互联网已然成为人类社会发展和日常生活中不可或缺的一部分，而移动互联网络的高度普及也催生了电子商务的出现与飞速壮大成熟。

根据中国互联网络信息中心（cnnic）第48次统计报告数据显示，截至2021年6月,我国网络在线购物用户规模高达8.12亿,较2020年底增长2965万,占我国网民整体的80.3% [1]。

相关数据结果表明，我国电子商务交易总额更是以40%的增长率逐年递增。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一、研究目的与内容随着我国电商的迅猛发展，人们网上购物消费的比例日渐增大。

大部分电子商务平台每天都会产生体量巨大的产品信息以及用户购买行为过程中产生的交互信息，实现对海量产品信息以及消费者购买行为数据的特征提取和高效过滤，并且运用预测算法模型对近期用户的购买行为进行预测，继而依靠模型预测的结果向用户提供有针对性的定制个性化服务是目前提升用户购物感知体验和忠诚度的重点，此外，我们也能够通过预测的消费者购买倾向完成产品的针对性推荐。

面对信息过载，用户如何从庞大的产品信息集中快速找到符合自己偏好的商品信息？电子商务平台又如何在琳琅满目的商品中将自己的商品有针对性的推荐给消费者？这直接影响了用户的购买体验与平台的收益价值。