電商平臺(tái)上用戶的購物行為研究對于電商企業(yè)來說具有重要的商業(yè)應(yīng)用價(jià)值。文中針對購物者在同一電商平臺(tái)上的再次消費(fèi)行為的預(yù)測問題進(jìn)行了研究。首先,針對用戶與商家的行為和交易記錄,基于特征工程方法設(shè)計(jì)了多種不同的行為預(yù)測特征,基于可視化等方法對比分析了預(yù)測特征的重要性和特點(diǎn),進(jìn)行了屬性篩選;然后,基于提出的預(yù)測特征設(shè)計(jì)使用了多種不同算法訓(xùn)練預(yù)測模型。實(shí)驗(yàn)研究表明,多l(xiāng)ightGBM模型的融合方法能夠達(dá)到很高的再購物行為預(yù)測準(zhǔn)確度,其AUC值能夠達(dá)到0.701 8,同時(shí),基于這種方法實(shí)現(xiàn)的預(yù)測器只需要少數(shù)特征就能對預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生很好的貢獻(xiàn)。研究的數(shù)據(jù)來源是開源的真實(shí)大數(shù)據(jù),研究成果具有應(yīng)用和學(xué)術(shù)雙重價(jià)值。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)科學(xué). 2020,47(S1)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

再次消費(fèi)人群分布

用戶行為記錄數(shù)分布

每一類特征示例

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]以“數(shù)”為據(jù)的模型構(gòu)建及應(yīng)用[J]. 陶簫玨,褚衛(wèi)忠,管吉.  電子技術(shù)與軟件工程. 2021(12)



本文編號(hào)：3563310