随着数据挖掘和商业智能的进步,用户行为数据成为企业决策的关键。电子商务平台可以利用这些数据深入了解用户偏好,实现精准推荐,从而增强用户粘性,提升平台价值。

一种基于用户行为分析的个性化推荐算法应运而生,该算法将用户行为信息转化为用户评分矩阵,并提出一种改进的正则化非负矩阵分解算法。

该算法在原始算法基础上加入偏置信息,充分挖掘用户点击、购买、浏览、收藏等行为信息,将用户可能感兴趣的商品及时推荐给用户。实验结果表明,该算法在推荐效果和效率方面都有显著提升。