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贾若雨,曾昂,朱敏,刘汉清,李明召.面向在线交易日志的用户购买行为可视化分析.软件学报,2017,28(9):2450-2467
面向在线交易日志的用户购买行为可视化分析
Visual Analysis of Consumer Purchasing Behavior for Online Transaction Log
投稿时间:2016-10-14  修订日期:2017-02-15
DOI:10.13328/j.cnki.jos.005266
中文关键词:  可视化分析  用户购买行为  在线交易日志  时序可视化  多维数据可视化
英文关键词:visual analyze  consumer purchasing behavior  online transaction log  temporal visualization  multidimensional data visualization
基金项目:四川省科技支撑计划(2013GZ0015);四川省学术带头人培养基金(2013DTPY0010)
作者单位E-mail
贾若雨 四川大学 计算机学院(软件学院), 四川 成都 610065  
曾昂 四川大学 计算机学院(软件学院), 四川 成都 610065  
朱敏 四川大学 计算机学院(软件学院), 四川 成都 610065 zhumin@scu.edu.cn 
刘汉清 四川大学 计算机学院(软件学院), 四川 成都 610065  
李明召 RMIT University, Melbourne 3001, Australia  
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中文摘要:
      在线交易日志,即用户通过电商平台购买商品产生的交易记录,包括用户、商品、交易及商家的相关信息,反映了用户的购买行为.现有的可视化方法未能充分结合在线交易日志的时序、层次、地理、多维等特征,实现对用户购买行为的多角度分析.对此,结合交易日志的多个特征,提出了基于径向布局的复合时序可视化方法和融合空间信息的时间轴可视化方法,设计了颜色极值映射方法和规律映射方法;并基于上述方法,设计并实现了面向在线交易日志的用户购买行为可视化分析系统UPB-VIS,从而完成了单个用户和用户群体购买行为的全方位分析;最后,通过在京东商城在线交易日志数据集上的实验,证明了系统的易用性和相关可视化方法的有效性.
英文摘要:
      Online transaction log is a set of commodity trading records generated by electronic commerce (E-commerce) platform. It incorporates information of the consumers, commodities, sellers and transactions that reflect consumer purchasing behavior. The existing visualization methods cannot fully combine the time series, hierarchical, geospatial and multi-dimensional features of online transaction log to perform multi-aspect analysis on consumer purchasing behavior. Combining with multiple features of online transaction log, this paper proposes a composite temporal visualization method based on the radial layout and a timeline visualization method incorporated with spatial information. An extreme color mapping method and an identifiable color mapping method are also designed to support the analysis. UPB-VIS is designed and implemented based on the methods above to realize the comprehensive analysis of consumer purchasing behavior. The usability of the system and the validity of the visualization methods are verified by using JD online transaction log.
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