基于数据挖掘的用户行为分析系统设计  

User Behavior Analysis System Design Based on Data Mining

作　　者：张红 ZHANG Hong(Dezhou Vocational and Technical College,Dezhou Shandong 253000)

机构地区：[1]德州职业技术学院,山东德州253000

出　　处：《软件》2025年第1期37-39,共3页Software

基　　金：2024年度全国高等职业院校信息技术课程教学改革研究项目“基于数字赋能的立体化教学资源建设及新形态教材开发研究与实践—以人工智能课程为例”(KT2024019)。

摘　　要：本文设计了一种基于数据挖掘的用户行为分析系统,通过数据采集、数据预处理、行为特征分析、用户画像生成与结果展示四个模块,实现对用户行为的深度挖掘。系统采用K-means聚类、C4.5决策树和Apriori关联规则挖掘等算法,精准提取用户行为模式并生成用户画像,提供实时可视化支持。测试结果表明,该系统在不同数据规模下均能够保持高效的处理性能和较高的分析准确率,能够有效支撑个性化推荐和精准营销策略。This article designs a user behavior analysis system based on data mining,which achieves deep mining of user behavior through four modules:data collection,data preprocessing,behavior feature analysis,user portrait generation,and result display.The system adopts algorithms such as K-means clustering,C4.5 decision tree,and Apriori association rule mining to accurately extract user behavior patterns and generate user portraits,providing real-time visualization support.The test results show that the system can maintain efficient processing performance and high analysis accuracy under different data scales,and can effectively support personalized recommendations and precision marketing strategies.

关 键 词：数据挖掘 用户行为分析系统 K-MEANS聚类 C4.5决策树 Apriori关联规则挖掘 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]