本文選題：在線購買預測　切入點：選擇模型　出處：《計算機研究與發(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慣的形成,帶來了海量的在線消費行為數(shù)據(jù).如何從這些行為數(shù)據(jù)(如點擊數(shù)據(jù))中建模用戶對相似產(chǎn)品的比較和選擇過程,進而準確預測用戶的興趣偏好和購買行為,對于提高產(chǎn)品的購買轉(zhuǎn)化率具有重要意義.針對這一問題,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測解決方案.具體而言,1)使用行為序列效用函數(shù)估計用戶在購買周期(session)中的最佳替代商品,然后對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,實現(xiàn)對用戶購買行為的預測.更進一步,為了充分地利用用戶在每個購買周期的所有選擇和比較信息,提高預測精度;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),提高了購買預測的精度;3)使用大規(guī)模真實數(shù)據(jù)集在分布式環(huán)境下進行了實驗,并與參照算法進行了對比,證實了所提出的2個方法在用戶在線購買預測上的有效性.
[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】： 中國科學技術(shù)大學計算機學院;
【基金】：國家杰出青年科學基金項目(61325010) 國家自然科學基金項目(61403358) 科技惠民計劃項目(2013GS340302) 青年創(chuàng)新促進會會員專項基金項目(2014299) 多媒體計算與通信教育部-微軟重點實驗室基金項目~~
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1572432