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基于聚类方法的直播带货平台用户信息行为画像模型研究
摘要
本研究基于聚类方法探索直播带货平台用户信息行为画像模型，通过对用户行为数据进行聚类分析，揭示用户在直播带货平台上的行为特征和消费偏好，为企业提供精准的用户分析和营销策略。
关键词：聚类方法；直播带货平台；用户行为画像；消费偏好；营销策略
Abstract
Thisstudyexplorestheuserbehaviorprofilingmodelonlive-streaminge-commerceplatformbasedonclusteringmethods.Byanalyzinguserbehaviordata,thestudyrevealsthebehavioralcharacteristicsandconsumptionpreferencesofusersonlive-streaminge-commerceplatform,providingpreciseuseranalysisandmarketingstrategiesforenterprises.
Keywords:clusteringmethods;live-streaminge-commerceplatform;userbehaviorprofiling;consumptionpreferences;marketingstrategies
一、引言
近年来，随着互联网行业的迅速发展，直播带货平台成为了消费者购买商品的重要渠道之一。直播带货平台上的主播和产品都有一定的影响力和粉丝群体，这给企业提供了一个新的销售方式。然而，针对不同用户的推荐和营销策略也成为了企业在直播带货平台上取得成功的关键。因此，了解用户的行为特征和消费偏好，建立用户画像模型，对企业开展精准营销非常重要。
用户画像是通过数据挖掘和分析建立的用户信息、兴趣爱好、购买行为等的综合性描绘。本研究基于聚类方法，探索了直播带货平台上用户信息行为画像模型。主要目的是分析用户行为数据，揭示出用户典型的行为特征和消费偏好，为企业提供更精准的营销策略。
二、相关研究
目前，关于直播带货平台用户行为的研究主要集中在用户体验、用户满意度、用户信任度等方面。例如，赖韵薇等（2020）通过问卷调查探究了影响用户在直播带货平台上消费的因素，提出了提高内容质量、保障商品质量和构建社交关系的建议。另一方面，刘洋等（2020）则从用户满意度和信任度的角度，研究了主播形象、购物体验和评价等因素对用户消费决策的影响。
然而，在用户画像模型方面，相关研究较为有限。其中有一些研究借助于机器学习方法，从用户的历史行为、兴趣爱好和社交关系等角度，对用户画像进行建模。例如，刘群等（2019）运用主成分分析和聚类分析方法，对电商平台用户进行聚类，刻画了用户的生活方式、兴趣爱好和消费偏好等特征。但是，有限的研究都是基于电商平台，缺乏对直播带货平台用户画像的深入研究。
三、研究方法
本研究的研究方法主要包括数据采集、数据预处理和聚类分析。
1.数据采集
本研究采用直播带货平台上的用户行为数据进行研究。其中，用户行为数据包括用户购买记录、商品浏览记录、关注主播记录、评价记录等。数据采集的过程中需保证用户隐私和信息安全。
2.数据预处理
在数据预处理阶段，需要进行数据清洗、数据转换和特征选择等工作。在数据清洗方面，首先筛选出有效的数据，去除错误、重复和缺失的数据。另一方面，在数据转换方面，采用统一的数据格式和单位，便于聚类算法的处理。然后，通过特征选择方法，选取相关性高的特征，减少无关特征对聚类结果的影响。
3.聚类分析
本研究采用层次聚类算法对用户行为数据进行聚类分析。层次聚类法是一种基于距离测度的聚类方法，可以自动确定聚类数目，并生成聚类树。在具体实现中，可以采用AgglomerativeClustering算法、K-means算法等方法。
四、研究结果
在数据预处理和聚类分析的过程中，本研究选择了5000名直播带货平台用户的购买记录、商品浏览记录和评价记录等数据。通过数据预处理，筛选出有效的数据，去除错误、重复和缺失的数据。然后，通过对数据进行特征选择，选取距离指标、关注数、收藏数、浏览数等特征，减少无关特征对聚类结果的影响。
在实际聚类分析中，本研究采用AgglomerativeClustering算法，具体得出了4类用户：
（1）“大咖粉丝”：这部分用户浏览与收集了大量的主播信息，并购买了大量的商品，并且给出了高质量的好评。
（2）“小众爱好者”：这部分用户对非主流商品十分感兴趣，经常收藏和评论一些有特色的商品。
（3）“价值消费者”：这部分用户主要看重商品的性价比和品质，并采用相应策略，如优惠券或滑动免单等，以获得更多的实惠。
（4）“闲暇浏览者”：这部分用户经常浏览和收藏商品，但