基于大数据的用户行为预测模型研究

摘要

随着互联网和信息技术的迅猛发展，用户在数字平台上的行为数据量急剧增加，推动了大数据技术在用户
行为预测中的广泛应用。通过分析这些用户行为数据，企业可以更好地理解用户需求，从而提供更加精准的服务。
本文主要研究了基于大数据的用户行为预测模型，讨论了传统模型和现代机器学习、深度学习模型的优缺点，并提
出了一种基于深度学习和机器学习结合的用户行为预测新模型。通过实验数据验证，该模型在预测准确性和计算效
率上都取得了显著提升，特别是在用户个性化推荐和精准营销领域具备广泛的应用前景。本文为未来用户行为预测
领域的研究提供了理论基础和实践参考。