基于大数据的用户行为分析与预测模型研究

建勇 田(安顺学院，中国)

摘要

在数字经济快速发展的背景下，用户行为数据已成为企业决策与服务优化的重要依据。通过对海量数据的挖掘与分析，可以揭示用户行为特征与潜在需求，从而实现精准服务与智能决策。传统数据分析方法在处理高维度、强时序性的数据时存在一定局限，而大数据技术与机器学习方法的结合，为用户行为分析提供了新的解决路径。本文围绕用户行为分析与预测问题，系统探讨数据获取与处理、特征构建、模型设计及应用场景，构建基于大数据环境的分析与预测框架，并对模型优化与风险控制进行深入分析。研究表明，通过多源数据融合与模型优化，可以显著提升用户行为预测的准确性与稳定性，为企业运营与服务创新提供有力支持。

关键词

大数据；用户行为分析；预测模型；机器学习；数据挖掘

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v7i3.38193