基于大數(shù)據(jù)分析的能源行業(yè)電商平臺(tái)用戶行為預(yù)測(cè)模型研究

摘要：近年來(lái)，大數(shù)據(jù)技術(shù)飛速發(fā)展，在各領(lǐng)域的應(yīng)用范圍持續(xù)擴(kuò)大?；诖吮尘?，為了提高電商平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)效率，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，文章研究并開(kāi)發(fā)一種基于大數(shù)據(jù)分析的能源行業(yè)電商平臺(tái)用戶行為預(yù)測(cè)模型。文章明確大規(guī)模電商平臺(tái)用戶行為數(shù)據(jù)的采集思路，通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程和機(jī)器學(xué)習(xí)建模，構(gòu)建強(qiáng)大的用戶行為預(yù)測(cè)模型。在此基礎(chǔ)上，文章利用真實(shí)電商平臺(tái)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果顯示，所提模型在用戶行為預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)出色，具有較高的準(zhǔn)確率和召回率。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；能源行業(yè)；電商平臺(tái)；用戶行為；預(yù)測(cè)模型

中圖分類(lèi)號(hào)：TP315"" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析為能源行業(yè)電商平臺(tái)運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和競(jìng)爭(zhēng)力提升提供了強(qiáng)大工具。電商平臺(tái)取得成功的關(guān)鍵因素之一是深入了解與分析用戶行為和需求，根據(jù)分析結(jié)果做出智能決策［1］。而基于大數(shù)據(jù)分析的用戶行為預(yù)測(cè)模型可以為電商平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)力的提升提供重要支持。以往研究表明，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)更準(zhǔn)確的用戶行為預(yù)測(cè)。然而，基于行業(yè)自身特殊性的影響，能源行業(yè)電商平臺(tái)顯現(xiàn)出獨(dú)特的問(wèn)題，如供需波動(dòng)大、能源類(lèi)型多樣、環(huán)境政策多變等，要求行業(yè)構(gòu)建專(zhuān)門(mén)的電商平臺(tái)用戶行為預(yù)測(cè)模型。

1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與獲取

用戶行為預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建以大規(guī)模的用戶行為數(shù)據(jù)為支持，包括用戶的瀏覽歷史、購(gòu)買(mǎi)記錄、點(diǎn)擊率、搜索行為等［2］。數(shù)據(jù)來(lái)源通常包括以下3個(gè)方面：電商平臺(tái)日志（包含用戶在平臺(tái)上的各種交互信息，如點(diǎn)擊、瀏覽、購(gòu)買(mǎi)等）；數(shù)據(jù)庫(kù)查詢（包含用戶信息、產(chǎn)品信息和交易記錄等數(shù)據(jù)）；第三方數(shù)據(jù)源（包含社交媒體活動(dòng)、天氣數(shù)據(jù)等，以豐富分析要素）。

1.2 數(shù)據(jù)清洗與異常值處理

在完成數(shù)據(jù)收集任務(wù)以后，本文考慮對(duì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和異常值處理，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性，主要工作如下：缺失值處理（識(shí)別和處理數(shù)據(jù)中的缺失值，通常通過(guò)填充、刪除或插值等方法來(lái)處理）；重復(fù)數(shù)據(jù)處理（排除數(shù)據(jù)中的重復(fù)記錄，以確保每個(gè)觀測(cè)都具有唯一性）；異常值檢測(cè)與處理（識(shí)別和處理異常值，以最小化或消除對(duì)模型性能產(chǎn)生的負(fù)面影響）。

1.3 特征工程

特征工程是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要部分，本文在執(zhí)行此項(xiàng)任務(wù)時(shí)，主要從原始數(shù)據(jù)中提取相關(guān)特征，為后續(xù)建模和分析提供便利［3］，主要包括以下方面。第一，用戶歷史行為特征：包括用戶的購(gòu)買(mǎi)頻率、瀏覽次數(shù)、點(diǎn)擊率等。第二，時(shí)間特征：包括每周、每月或每季度用戶行為的變化趨勢(shì)。第三，地理位置特征：包括不同地理位置下用戶行為的變化趨勢(shì)。第四，產(chǎn)品特征：包括產(chǎn)品類(lèi)別、價(jià)格、促銷(xiāo)信息等。第五，社交特征：包括用戶在社交媒體上的活動(dòng)以及與其他用戶的互動(dòng)。

2 用戶行為預(yù)測(cè)模型

2.1 模型選擇與理論基礎(chǔ)

本文旨在開(kāi)發(fā)一種高效的用戶行為預(yù)測(cè)模型，以適應(yīng)能源電商平臺(tái)的特點(diǎn)和需求。對(duì)此，本文綜合運(yùn)用時(shí)間序列分析和深度學(xué)習(xí)方法，執(zhí)行對(duì)綜合性模型的構(gòu)建任務(wù)。

2.1.1 時(shí)間序列分析

時(shí)間序列分析是一種用于分析時(shí)間相關(guān)數(shù)據(jù)的方法。在基于大數(shù)據(jù)分析的能源行業(yè)電商平臺(tái)用戶行為預(yù)測(cè)模型中，時(shí)間序列分析用于捕捉用戶行為的周期性和趨勢(shì)，包括用戶在不同時(shí)間段的購(gòu)買(mǎi)模式、流行度以及與季節(jié)性和節(jié)假日相關(guān)的特征。

2.1.2 深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中取得了令人矚目的成就，包括自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別和時(shí)間序列預(yù)測(cè)。在能源行業(yè)電商平臺(tái)用戶行為分析方面，深度學(xué)習(xí)模型用于挖掘用戶行為數(shù)據(jù)中的潛在模式和復(fù)雜關(guān)聯(lián)，本文采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Long and Short Term Memory Network，LSTM）等深度學(xué)習(xí)模型，以處理具有序列性質(zhì)的用戶行為數(shù)據(jù)。

2.2 模型建立過(guò)程

2.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本文對(duì)清洗和預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，主要包括訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。其中，訓(xùn)練集用于模型的參數(shù)學(xué)習(xí)，驗(yàn)證集用于評(píng)估模型性能和進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整。

2.2.2 時(shí)間序列分析

本文使用時(shí)間序列分析方法對(duì)用戶行為中的時(shí)間相關(guān)性進(jìn)行分析，包括對(duì)周期性、趨勢(shì)和季節(jié)性等進(jìn)行分析。

2.2.3 深度學(xué)習(xí)建模

在上述任務(wù)完成后，本文建立深度學(xué)習(xí)模型，捕捉用戶行為數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。深度學(xué)習(xí)模型將用戶的歷史行為序列作為輸入，輸出對(duì)未來(lái)行為的預(yù)測(cè)。

2.2.4 模型集成

為了提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，本文采用模型集成的方法，對(duì)時(shí)間序列模型和深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行組合。融合時(shí)間序列的模型方程為：

Ytotal=αYtime_series+βYdeep_learning（1）

其中，Ytotal為綜合模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，Ytime_series為時(shí)間序列模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，Ydeep_learning為深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，α、β為模型權(quán)重，分別用于平衡時(shí)間序列模型和深度學(xué)習(xí)模型的影響。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

3.1 數(shù)據(jù)集描述

為了驗(yàn)證基于大數(shù)據(jù)分析的能源行業(yè)電商平臺(tái)用戶行為預(yù)測(cè)模型性能，本文進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，構(gòu)建一個(gè)包含豐富用戶行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集用于后續(xù)模型訓(xùn)練。數(shù)據(jù)集的基本特征如下。

總用戶數(shù)：約10000名注冊(cè)用戶。總交易記錄數(shù)：大于100000條。數(shù)據(jù)時(shí)間跨度：2020年1月至2022年12月。平均用戶行為序列長(zhǎng)度：約60天。

數(shù)據(jù)集具有規(guī)模大、多樣性的特點(diǎn)，主要數(shù)據(jù)包括用戶的瀏覽歷史、購(gòu)買(mǎi)記錄、點(diǎn)擊率、搜索行為等，可以為用戶行為數(shù)據(jù)獲取提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，以驗(yàn)證和評(píng)估本研究構(gòu)建的用戶行為預(yù)測(cè)模型性能［4］。

3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在實(shí)驗(yàn)之前，本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測(cè)與處理以及特征數(shù)據(jù)提取，各項(xiàng)工作能夠保證數(shù)據(jù)質(zhì)量及其可用性，為模型訓(xùn)練和評(píng)估提供可靠的基礎(chǔ)。

3.2.2 模型選擇與訓(xùn)練

在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)后，本文選擇一系列時(shí)間序列分析和深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)等，通過(guò)在訓(xùn)練集上對(duì)各類(lèi)模型進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)用戶行為數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)聯(lián)。

3.2.3 模型性能評(píng)估

為了評(píng)估模型的性能，本文確定以下驗(yàn)證指標(biāo)：準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，本文還使用交叉驗(yàn)證來(lái)驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性和泛化能力。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.3.1 模型性能比較

時(shí)間序列分析模型、深度學(xué)習(xí)模型和融合模型性能的比較結(jié)果如表1所示。

根據(jù)表1可以發(fā)現(xiàn)，本文基于大數(shù)據(jù)的用戶行為預(yù)測(cè)模型，在準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)方面都表現(xiàn)出色，相對(duì)于單一模型具有更高的預(yù)測(cè)性能。

3.3.2 用戶購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)分析

本次實(shí)驗(yàn)使用用戶行為預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)用戶未來(lái)的購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)，繪制不同用戶群體購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果，如表2所示。

3.3.3 特征重要性分析

特征重要性用于確定哪些特征對(duì)于用戶行為預(yù)測(cè)具有較高的影響力，本文分析結(jié)果如表3所示。

綜合表1—3結(jié)果可知，本文所提基于大數(shù)據(jù)的用戶行為預(yù)測(cè)模型不僅通過(guò)融合時(shí)間序列分析和深度學(xué)習(xí)技術(shù)提高了用戶行為預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，還能夠有效預(yù)測(cè)用戶的購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)和行為。最終的模型在準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等性能指標(biāo)上均表現(xiàn)出色，相對(duì)于單一模型具有更高的預(yù)測(cè)性能。

4 結(jié)語(yǔ)

為了提高能源電商平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)力和服務(wù)質(zhì)量，本研究深入探討了基于大數(shù)據(jù)分析的能源行業(yè)電商平臺(tái)用戶行為預(yù)測(cè)模型［5］，在數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步融合時(shí)間序列分析和深度學(xué)習(xí)構(gòu)建模型，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證準(zhǔn)確預(yù)測(cè)用戶的購(gòu)買(mǎi)行為和趨勢(shì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所構(gòu)建的模型在性能上表現(xiàn)出色，能夠?yàn)殡娚唐脚_(tái)提供更深入的市場(chǎng)洞察和決策支持，在促進(jìn)電商平臺(tái)業(yè)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)的同時(shí)，助力能源行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)。可以肯定，大數(shù)據(jù)分析在能源領(lǐng)域的應(yīng)用潛力巨大，未來(lái)將繼續(xù)推動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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（編輯 王永超）

Research on user behavior prediction model of energy industry e-commerce platform based on big data analysis

TAN" Zhen， GUO" Yi， LI" Xufang， LI" Huailiang， SUN" Miaomiao

（Cnooc Information Technology Co.， Ltd.， Beijing Branch， Beijing 100000， China）

Abstract： In recent years，big data technology has shown a rapid development trend， and its application scope in various fields continues to expand. Based on this background，in order to improve the operational efficiency of e-commerce platforms，enhance user experience，and gain competitive advantages in the highly competitive market，this paper explores and develops a user behavior prediction model of e-commerce platforms in the energy industry based on big data analysis. Specifically，it collects user behavior data of large-scale e-commerce platforms，and constructs a powerful user behavior prediction model through data preprocessing，feature engineering and machine learning modeling. The model verification results based on real e-commerce platform data show that the model constructed in this paper has excellent performance in user behavior prediction，with high accuracy and recall rate.

Key words： big data analysis; energy industry; e-commerce platform; user behavior; prediction model

作者簡(jiǎn)介：譚震（1981— ），男，工程師，學(xué)士；研究方向：能源油氣行業(yè)信息化。