【摘要】【目的】对用户在移动购物APP进行的信息浏览与商品购买行为特征进行描述分析,并尝试预测商品购买。【方法】在日志请求参数与用户信息行为类型之间建立映射,得到用户的行为解析,进一步分析用户行为特征后,使用Logistic二元回归和C&R决策树两种方法建立商品支付购买预测模型。实验数据来自2015年3月某移动购物APP的290位重度用户的3 923 429条服务器端日志。【结果】在用户浏览行为特征方面,用户周内使用平稳,夜晚睡前达到高峰;最关注单品详情,浏览程度越深越有可能查看店铺信息并进行商品、店铺信息的分享