本文關(guān)鍵詞： 梯度提升回歸樹 位置服務(wù) 個(gè)性化推薦 行為日志分析　出處：《安徽理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著移動(dòng)智能手機(jī)的普及,移動(dòng)020電子商務(wù)迎來了廣闊的市場(chǎng)空間,移動(dòng)端的購物消費(fèi)也更加普遍,基于此020電子商務(wù)的迅猛發(fā)展對(duì)推薦系統(tǒng)提出了更高的需求。針對(duì)當(dāng)前020場(chǎng)景中的推薦模型,要求更準(zhǔn)確更及時(shí)的個(gè)性化推薦系統(tǒng),以及基于移動(dòng)位置迅速變化產(chǎn)生的推薦內(nèi)容更新。本文在研究020移動(dòng)電子商務(wù)模型和阿里巴巴生活類服務(wù)商品一個(gè)月的真實(shí)交易數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,分析出用戶基于自身的生活習(xí)慣會(huì)對(duì)某一類服務(wù)商品產(chǎn)生周期性消費(fèi)；其次在熱門消費(fèi)場(chǎng)景區(qū)域會(huì)形成馬太效應(yīng),移動(dòng)用戶的平均消費(fèi)傾向會(huì)大大提高；最后每個(gè)用戶在當(dāng)前位置場(chǎng)景的消費(fèi)傾向的不同,影響了用戶在當(dāng)前場(chǎng)景的商品轉(zhuǎn)化率。根據(jù)上述三個(gè)假設(shè),建立用戶基于位置信息特征的偏好模型,提出了一種改進(jìn)的基于梯度提升回歸算法的020電子商務(wù)推薦模型,在推薦算法中引入當(dāng)前時(shí)間參數(shù)和位置參數(shù)。同時(shí)深入挖掘移動(dòng)020電子商務(wù)中的用戶行為日志,抽取能辨別用戶對(duì)商品服務(wù)購買行為的多個(gè)特征,然后將這些特征融入到梯度提升回歸算法中,預(yù)測(cè)用戶的購物行為。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的基于梯度提升回歸算法的020電子商務(wù)推薦模型在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的推薦算法。
[Abstract]:With the popularity of mobile smartphones, mobile 020 e-commerce ushered in a broad market space, mobile shopping consumption is more common. Based on the rapid development of E-commerce of 020, the recommendation system is required to be more accurate and timely for the recommendation model in the current 020 scenario. This paper studies the 020 mobile electronic commerce model and the real transaction data of Alibaba's life service goods for one month. It is analyzed that the consumer will consume a certain kind of service goods periodically on the basis of their own living habits. Secondly, the Matthew effect will be formed in the popular consumption scenario area, and the average consumption tendency of mobile users will be greatly improved. Finally, each user's consumption tendency in the current location scene is different, which affects the product conversion rate of the user in the current scene. According to the above three assumptions, the user preference model based on location information features is established. An improved recommendation model for E-commerce 020 based on gradient lifting regression algorithm is proposed. The current time and location parameters are introduced into the recommendation algorithm, and the user behavior logs in mobile 020 e-commerce are deeply mined to extract multiple features that can distinguish the user's purchase behavior of goods and services. Then these features are integrated into the gradient lifting regression algorithm to predict the user's shopping behavior. The experimental results show that. The improved 020 E-commerce recommendation model based on gradient lifting regression algorithm is superior to the traditional recommendation algorithm in real-time and accuracy.
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3

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10 許波亮;南通新家庭在線O2O電子商務(wù)模式的研究[D];南昌大學(xué);2015年

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