基于数据的APP用户行为预测算法研究

发布时间：2024-05-17 13:47

　　近年来,智能手机凭借其强大的功能,占据了手机市场的绝大多数份额。作为智能手机的主要组成部分,智能手机应用(APP)也展现出了蓬勃的发展态势。为了能在激烈的市场竞争中脱颖而出,APP开发者要时刻关注用户的喜好变化,尽可能满足用户的需求,为用户提供最便捷的服务。随着数据存储技术的发展,庞大的APP用户群体产生出的海量行为数据得以存储下来,通过对这些数据进行深入的分析和挖掘,能够获取到用户的的行为习惯特征,并提前预知用户的某些行为。对用户行为的预测可以为APP的开发和运营提供决策支持,从而为用户提供更个性化的服务。对于APP开发者而言,用户的流失和付费是他们最为关心的两个行为特征,因此,基于上述背景,本文利用某APP的真实用户数据,对APP用户的流失和付费行为预测算法进行了研究,主要内容如下:1.APP用户原始数据预处理。本文首先针对数据集中存在的数据异常、重复等问题进行了相应处理。然后,从处理后的数据集中提取出了能反映用户行为习惯的关键统计数据,以及用户行为的动态变化特征,为每个用户构建了用户画像。同时,本文也对用户的行为特点进行了总体的分析,明确了后续用户行为预测的重点。2.基于生存模型...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－３用户操作Ｓｐｉｎ的累计数量??数量累计曲线进行了拟合

ｙ（’）?＝?１?＋?（２＿１）??方程中有两个参数ｇ和０，这两个参数决定了曲线的形状。图２－４展示了四种不同ｇ??和彡下，ｓｉｇｍｏｉｄ函数形状的变化。因此，这两个参数可以一定程度上描述用户行为的??变化情况，它们作为用户行为动态特征参数，被一起加入到每个用户的用户画像中。??....

图２－４不同参数下ｓｉｇｍｏｉｄ函数的形状??录的用户

图２－４不同参数下ｓｉｇｍｏｉｄ函数的形状??录的用户。??如图２．５（ａ）所示，是数据集中所有流失用户和非流失用户的数量对比。其中横轴０??代表未流失用户，１代表流失用户，可以看到，流失用户和非流失用户的比例非常不平??衡，流失用户非常多，而非流失用户很少。同样的现象也出现在如....

图２－５付费和流失用户数量??

＾Ｖ＞３°??１１－５０??图２－６用户付费次数统计??２．４．２用户生命周期分布??用户生命周期，是指用户从注册开始，到最后流失所经历的整个时间长度。根据以??上定义，图２－７展示了某一天新注册用户的生命周期长度的统计分布和概率分布。??其中，统计分布图横轴为用户的生命周期长度....

图２－６用户付费次数统计??

（ａ）流失用户和非流失用户数量?（ｂ）付费和非付费用户数量??图２－５付费和流失用户数量??２７．３％??２￣１０?ｆ?４０．３％??＾Ｖ＞３°??１１－５０??图２－６用户付费次数统计??２．４．２用户生命周期分布??用户生命周期，是指用户从注册开始，到最后流失所经历的整个时间....

本文编号：3975680