發(fā)布時(shí)間：2018-03-06 00:00

  本文選題：在線購買預(yù)測　切入點(diǎn)：選擇模型　出處：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2016年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：電商網(wǎng)站的興起與用戶在線購物習(xí)慣的形成,帶來了海量的在線消費(fèi)行為數(shù)據(jù).如何從這些行為數(shù)據(jù)(如點(diǎn)擊數(shù)據(jù))中建模用戶對(duì)相似產(chǎn)品的比較和選擇過程,進(jìn)而準(zhǔn)確預(yù)測用戶的興趣偏好和購買行為,對(duì)于提高產(chǎn)品的購買轉(zhuǎn)化率具有重要意義.針對(duì)這一問題,提出了基于用戶行為序列數(shù)據(jù)和選擇模型的在線購買預(yù)測解決方案.具體而言,1)使用行為序列效用函數(shù)估計(jì)用戶在購買周期(session)中的最佳替代商品,然后對(duì)購買商品和最佳替代商品建立基于潛在因子的選擇模型(latent factor based choice model,LF-CM),從而得到用戶的購買偏好,實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶購買行為的預(yù)測.更進(jìn)一步,為了充分地利用用戶在每個(gè)購買周期的所有選擇和比較信息,提高預(yù)測精度;2)提出了一種可以作用于購買周期內(nèi)所有商品的排序?qū)W習(xí)模型(latent factor and sequence based choice model,LFS-CM),它通過融合潛在因子和行為序列的效用函數(shù),提高了購買預(yù)測的精度;3)使用大規(guī)模真實(shí)數(shù)據(jù)集在分布式環(huán)境下進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),并與參照算法進(jìn)行了對(duì)比,證實(shí)了所提出的2個(gè)方法在用戶在線購買預(yù)測上的有效性.
[Abstract]:The rise of e-commerce websites and the formation of online shopping habits of users have brought massive online consumer behavior data. How to model the process of users' comparison and selection of similar products from these behavior data (such as click data). Therefore, it is very important to predict the interest preference and purchase behavior of users, which is of great significance to improve the conversion rate of purchase. An online purchasing prediction solution based on user behavior sequence data and selection model is proposed. Then, a latent factor based choice model based on latent factor based choice is established for purchasing goods and the best alternative goods, so as to obtain the user's purchase preference and realize the prediction of the user's purchase behavior. To take full advantage of all user selection and comparison information for each purchase cycle, This paper proposes a sort learning model that can be applied to all items in the purchase cycle. It can be used to combine the utility functions of potential factors and behavior sequences. The accuracy of purchasing prediction is improved. (3) A large scale real data set is used to carry out experiments in a distributed environment, and compared with the reference algorithm, the effectiveness of the two methods in online purchase prediction is verified.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目(61325010) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61403358) 科技惠民計(jì)劃項(xiàng)目(2013GS340302) 青年創(chuàng)新促進(jìn)會(huì)會(huì)員專項(xiàng)基金項(xiàng)目(2014299) 多媒體計(jì)算與通信教育部-微軟重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目~~
【分類號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：1572432