基于数据反馈的电商平台用户行为分析预测方法

本发明公开了基于数据反馈的电商平台用户行为分析预测方法，包括如下步骤：采集用户的点击、浏览、加购和下单行为，构建按时间排序的用户行为事件序列，并采用Hawkes过程建立行为激发强度函数，用于刻画不同行为之间的时间关联影响。随后初始化改进型多臂赌博机算法，为各行为策略设定奖励估计值、选择参数及激发强度输入通道，融合历史评分与行为激发强度，通过引入权重控制实现评分计算。系统根据评分结果选择策略臂，并结合用户反馈进行参数修正，构成自更新循环结构，实现对用户行为的动态预测与响应。