文献综述
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。
电子商务技术的迅猛发展与电子商务交易规模的日渐扩大使得越来越多的人投身于这个领域，这也带来了更加激烈的竞争。
而在信息技术高速发展的时代下，数据挖掘领域也随之成长，大数据技术使得从海量的用户数据中快速找出有利用价值的数据成为可能，越来越多的企业着眼于挖掘隐藏在数据背后的价值。
电子商务平台每天可以产生海量的用户日志, 通过相应的大数据技术对这些用户日志进行数据分析, 就能够充分了解用户需求, 总结用户的购买倾向和消费意愿,接着可以有针对地制定相应的商品推广或促销方案, 促进转化率, 提高企业的竞争力, 大幅提升用户的购买体验[3]。
电子商务大数据发展的同时也带来了信息过载的问题, 并非所有的用户数据对我们来说都是有价值的, 冗余数据对有价值数据提取的过程产生不良影响, 如何更加高效准确地对用户数据进行分析并挖掘出有价值的信息和知识，为企业制定个性化推荐策略提供数据支持是目前研究需要解决的主要问题。
本文在将使用来自天猫双十一活动期间及前六个月的用户数据（包括用户行为数据、产品类别等），对用户购买行为展开预测研究。
面对琳琅满目的电商节日， 用户群体并未照单全收，甚至对部分电商节日/平台产生厌恶，然而天猫双十一从2009年上线以来，每年的销售总额都在增加[2]。
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