【摘要】：近年來,在“互聯(lián)網(wǎng)+”浪潮下,各行業(yè)用數(shù)據(jù)賦能,增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。在興起的O2O浪潮中,各類商戶擁有豐富的線上線下用戶數(shù)據(jù),將這些數(shù)據(jù)加以利用,可以增強(qiáng)商戶競(jìng)爭(zhēng)力,提升用戶體驗(yàn)。通過電子優(yōu)惠券吸引用戶是O2O行業(yè)性價(jià)比最高最有效的營(yíng)銷手段之一,但是海投電子優(yōu)惠券核銷率極低,嚴(yán)重影響營(yíng)銷效果,同時(shí)也對(duì)商戶營(yíng)銷預(yù)算提出挑戰(zhàn)。如果通過提前預(yù)測(cè)用戶使用結(jié)果,為目標(biāo)用戶投放合適的優(yōu)惠券,可以提高優(yōu)惠券核銷,提升營(yíng)銷效果和用戶體驗(yàn)。應(yīng)用數(shù)據(jù)工程技術(shù)對(duì)電子優(yōu)惠券投放效果進(jìn)行預(yù)測(cè),可以優(yōu)化投放,提升優(yōu)惠券核銷。在電子商務(wù)領(lǐng)域預(yù)測(cè)任務(wù)中,特征工程和算法是不可或缺的部分,是預(yù)測(cè)成功的關(guān)鍵。目前已經(jīng)提出和研究了上千種分類算法,但是沒有太多討論O2O優(yōu)惠券領(lǐng)域特征工程的內(nèi)容。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:1.為豐富數(shù)據(jù)信息量,提升預(yù)測(cè)效果,進(jìn)行特征構(gòu)建和選擇。本文根據(jù)原始數(shù)據(jù)構(gòu)建大量特征,并根據(jù)特征類型進(jìn)行分組,通過特征組對(duì)結(jié)果的影響評(píng)估其重要性,進(jìn)行特征選擇。2.為進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)效果,進(jìn)行多模型融合。單模型預(yù)測(cè)中,各類算法各有所長(zhǎng),通過多模型融合,充分發(fā)揮各算法的優(yōu)勢(shì),提升預(yù)測(cè)效果。3.以上述特征工程和多模型融合方法為核心,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)O2O優(yōu)惠券個(gè)性化投放系統(tǒng)。本文數(shù)據(jù)來源于天池O2O優(yōu)惠券使用預(yù)測(cè)大賽提供的基于口碑用戶真實(shí)線上線下消費(fèi)數(shù)據(jù),評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是優(yōu)惠券核銷預(yù)測(cè)的平均AUC值(AUC值即ROC曲線下面積,AUC值越高預(yù)測(cè)性能越好)。本文通過特征構(gòu)建和選擇,將AUC值提升到0.80728,通過多模型融合,AUC值進(jìn)一步提升到0.81120,預(yù)測(cè)效果提升明顯。目前在優(yōu)惠券核銷預(yù)測(cè)AUC值排行榜上的13329支隊(duì)伍中排名第二。本文基于以上核心方法,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了O2O優(yōu)惠券個(gè)性化投放系統(tǒng),真正實(shí)現(xiàn)“投其所好”,提升優(yōu)惠券核銷,增強(qiáng)了商戶競(jìng)爭(zhēng)力和用戶體驗(yàn)。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F724.6;TP311.13
【圖文】：

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 3 章 特征工程用戶在商戶的領(lǐng)券和消費(fèi)行為，對(duì)推斷用戶的習(xí)慣和預(yù)測(cè)用戶表現(xiàn)有重要的作用。原始數(shù)據(jù)中，用戶消費(fèi)活動(dòng)主要包括領(lǐng)取優(yōu)惠券和消費(fèi)。圖 3.1 將用戶消費(fèi)活動(dòng)日志以折線圖形式展示，可以發(fā)現(xiàn)與用戶領(lǐng)取優(yōu)惠券行為數(shù)、用戶消費(fèi)行為數(shù)相比，優(yōu)惠券核銷數(shù)值很低，從 6 個(gè)月整體平均來看，優(yōu)惠券核銷數(shù)占領(lǐng)取優(yōu)惠券數(shù)的比例僅為 6%，占消費(fèi)數(shù)比例僅為 8%，表明優(yōu)惠券發(fā)揮的作用有限。

圖 3.5 樣本示例描述表 3.2 歷史數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單特征歷史數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單特征1. 用戶領(lǐng)券數(shù)2. 用戶領(lǐng)取特定優(yōu)惠券數(shù)3. 用戶當(dāng)天領(lǐng)券數(shù)4. 用戶是否在同一天重復(fù)領(lǐng)取特定優(yōu)惠券5. 用戶領(lǐng)券并消費(fèi)數(shù)6. 領(lǐng)券日期是周幾7. 領(lǐng)券日期周幾（one-hot 離散，7 個(gè)特征）8. 領(lǐng)券日期是否為休息日（周末和節(jié)假日）9. 距離是否為空10.優(yōu)惠券是否為滿減11.優(yōu)惠券折扣率歷史數(shù)據(jù)中樣本包括用戶、商戶、優(yōu)惠券、折扣率、日期、距離等相關(guān)數(shù)據(jù)樣本實(shí)體和其特征以及特征間的相互關(guān)系，可以通過基本特征構(gòu)建組合特進(jìn)一步豐富數(shù)據(jù)信息量，挖掘隱藏信息。組合特征的構(gòu)建主要從用戶偏好

29(b) 保留/刪除 Coupon 特征組的 AUC 值變化情況圖 3.9 不同特征組對(duì)模型貢獻(xiàn)程度特征組重要性評(píng)估的具體步驟是：首先分別使用每個(gè)單獨(dú)的特征組作為特入，訓(xùn)練 XGBoost 單模型分類器并輸出預(yù)測(cè)結(jié)果，得到 AUC 值。表 3.5 中的第二列 AUC 值就是各個(gè)特征組作為輸入特征得到的 AUC 值。然后刪除單個(gè)

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本文編號(hào)：2766902