基于大数据分析的电商用户购买行为预测方法研究
这是一篇关于行为预测,特征提取,自动编码器,Xgboost,模型融合的论文, 主要内容为随着大数据和互联网的发展,海量用户更倾向于在线购物。通过分析这些用户与商品信息之间的联系来探究其行为习惯和潜在的购买需求是现今电商企业需要研究的重点问题。因此,本文提出了一种基于SAE-Stacking的电商用户重复购买行为预测方法,研究内容与成果包括:(1)针对电商用户行为数据庞大且杂乱的问题,研究给出了基于数据均衡化与可视化的数据处理方法。首先,对原始数据集进行清洗,通过混合采样的方式使数据均衡化,再对均衡数据作归一化处理;然后,对数据进行可视化分析,进一步挖掘数据内部规律;最后,从用户、商户、用户—商户三个角度构建特征集合。(2)针对人工提取特征泛化能力差的问题,引入深度学习算法,研究提出一种基于SAE-Xgboost的电商用户复购行为预测方法。依据重构误差和随机梯度下降算法建立三层SAE特征提取模型,利用Xgboost算法对用户复购行为进行预测。仿真结果表明,与Xgboost和PCA-Xgboost相比,SAE-Xgboost具有最高的预测准确率。(3)针对单一预测模型泛化性能差、预测精度不够高的问题,提出了基于Stacking集成方法的电商用户复购行为预测模型。采用5折交叉验证法对LR、SVM和Xgboost三种分类模型进行异质融合。仿真结果表明:相比于AE-SVM和SAE-Xgboost,SAE-Stacking模型的预测准确率提高了3%～5%,不仅达到更高的预测准确度,同时有更强的泛化能力。总之,论文的研究对电商企业用户行为预测、设计推荐系统、进一步实现精准营销等方面有重要的参考意义和应用价值。
基于Xgboost方法的优惠券使用预测研究
这是一篇关于优惠券使用预测,机器学习,Xgboost的论文, 主要内容为这些年我国的互联网电商在不断发展以及升级,电商平台作为其中的主要组成部分,经常发动各种营销。优惠券变成电商平台发动促销的主要的一种方式。优惠券作为一种常见的促销方式,在规定的时间日期内购买相应的商品类型和额度的商品时,结算时满足一定条件时可以减免一定金额。通过发放优惠券,促进并引导用户购买相应的商品,在下单的时候抵扣一定的金额,达到促进销售、提高客流量的目标。优惠券在线上和线下,适用范围都非常广泛。如外卖平台发的外卖券、滴滴发的专车券、淘宝口碑的优惠券等。为了使预测精度和泛化性提高一些,实验中不仅通过Xgboost模型进行预测,而且通过GBDT等其他模型进行预测,并融合Xgboost和其他模型,提高预测优惠券使用的准确率,本论文集成学习方式,并结合特征工程,利用GBDT模型与Xgboost进行模型融合,并通过参数调优优化其性能和准确率。通过试验收获结论,获得的最终融合模型可调高优惠券使用情况预测的精度和泛化能力。
基于大数据分析的电商用户购买行为预测方法研究
这是一篇关于行为预测,特征提取,自动编码器,Xgboost,模型融合的论文, 主要内容为随着大数据和互联网的发展,海量用户更倾向于在线购物。通过分析这些用户与商品信息之间的联系来探究其行为习惯和潜在的购买需求是现今电商企业需要研究的重点问题。因此,本文提出了一种基于SAE-Stacking的电商用户重复购买行为预测方法,研究内容与成果包括:(1)针对电商用户行为数据庞大且杂乱的问题,研究给出了基于数据均衡化与可视化的数据处理方法。首先,对原始数据集进行清洗,通过混合采样的方式使数据均衡化,再对均衡数据作归一化处理;然后,对数据进行可视化分析,进一步挖掘数据内部规律;最后,从用户、商户、用户—商户三个角度构建特征集合。(2)针对人工提取特征泛化能力差的问题,引入深度学习算法,研究提出一种基于SAE-Xgboost的电商用户复购行为预测方法。依据重构误差和随机梯度下降算法建立三层SAE特征提取模型,利用Xgboost算法对用户复购行为进行预测。仿真结果表明,与Xgboost和PCA-Xgboost相比,SAE-Xgboost具有最高的预测准确率。(3)针对单一预测模型泛化性能差、预测精度不够高的问题,提出了基于Stacking集成方法的电商用户复购行为预测模型。采用5折交叉验证法对LR、SVM和Xgboost三种分类模型进行异质融合。仿真结果表明:相比于AE-SVM和SAE-Xgboost,SAE-Stacking模型的预测准确率提高了3%～5%,不仅达到更高的预测准确度,同时有更强的泛化能力。总之,论文的研究对电商企业用户行为预测、设计推荐系统、进一步实现精准营销等方面有重要的参考意义和应用价值。
基于Xgboost方法的优惠券使用预测研究
这是一篇关于优惠券使用预测,机器学习,Xgboost的论文, 主要内容为这些年我国的互联网电商在不断发展以及升级,电商平台作为其中的主要组成部分,经常发动各种营销。优惠券变成电商平台发动促销的主要的一种方式。优惠券作为一种常见的促销方式,在规定的时间日期内购买相应的商品类型和额度的商品时,结算时满足一定条件时可以减免一定金额。通过发放优惠券,促进并引导用户购买相应的商品,在下单的时候抵扣一定的金额,达到促进销售、提高客流量的目标。优惠券在线上和线下,适用范围都非常广泛。如外卖平台发的外卖券、滴滴发的专车券、淘宝口碑的优惠券等。为了使预测精度和泛化性提高一些,实验中不仅通过Xgboost模型进行预测,而且通过GBDT等其他模型进行预测,并融合Xgboost和其他模型,提高预测优惠券使用的准确率,本论文集成学习方式,并结合特征工程,利用GBDT模型与Xgboost进行模型融合,并通过参数调优优化其性能和准确率。通过试验收获结论,获得的最终融合模型可调高优惠券使用情况预测的精度和泛化能力。
基于数据挖掘的电商平台促销选品研究
这是一篇关于促销选品,数据挖掘,随机森林,Xgboost,Word2vec的论文, 主要内容为随着中国互联网电商的迅猛发展,全民网购现象已然存在,但随着中国电商体系发展成熟,用户红利开始消失,推出促销节日等形式成为电商平台降低获客成本、增加收益的关键手段,而在这过程中如何合理选择商品进行促销对于平台来说是非常重要的环节。但是目前的电商平台在日常促销选品中,由于运营人员运营水平参差不齐、所负责的商品数量庞大,因而平台推出商品进行促销时无法做到优中选优、或者局部选优,进而无法全盘布局,导致电商平台资源无法合理配置,使得电商平台的促销效果不佳。因此探究一个电商平台在做促销活动时如何完成一站式线上选品策略,并针对影响其促销的因素进一步分析是电商平台目前亟待解决的一个问题。本文先对我国的电商平台市场及促销现状进行了论述,分析了可能会影响电商平台在促销时做商品选择的影响因素如一周优惠力度以及选择购买促销商品用户特点等,进而探讨了利用大数据技术构建电商平台智能选品模型的构建。接着本文应用了国内某大型知名S电商平台的用户端交易历史数据以及运营端的商品、活动信息数据,以数据挖掘方式以及机器学习算法为实现电商平台智能化运营构建了促销选品方案。具体包括利用随机森林、xgboost算法对促销期间平台商品的总交易金额GMV进行预测,从GMV预测结果中,选择top N商品作为主候选商品,并创新性地利用自然语言处理领域的词嵌入工具word2vec来识别主候选商品对应关联商品,进而得到了关联商品列表,供电商平台业务运营人员在促销场景下进行选择。本文提出的电商促销选品是基于商品画像、商品相似相关模型,从商品、商品组合的GMV角度入手,考虑商品的潜在共现关系,构建智能选品模型为促销活动提供较优的商品(商品组合),从而保障促销资源的合理配置及促销效果的正常、以及超预期表现。
淘宝商品个性化推荐算法的研究
这是一篇关于网络购物,推荐系统,协同过滤,支持向量机,Xgboost的论文, 主要内容为大数据时代的来临,使得信息过载现象日益明显。推荐系统的产生与不断发展有效缓解了这一问题。但是,随着人们生活质量的提升,个性化的需求凸显出来,如何针对不同顾客的个性化需求进行精准的推荐,成了当今研究的热门话题。本文将针对这一问题,对个性化推荐算法进行研究,并提出了两种针对不同数据集情况下的个性化推荐模型。主要研究内容如下:针对淘宝平台中有评语的小样本行为数据集进行推荐时,往往存在数据集的不平衡和样本稀疏问题。针对不平衡数据集分类问题提出一种新的模型,该模型首先对不平衡数据集中的在决策边界的少类样本利用TSMOTE算法进行循环合成,然后将新合成的少类样本集与决策边界外合成的少类样本集合并,以此进行过采样处理,从而提高少数类样本的重要度;其次,对于SVM在分类过程中由于数据不平衡导致的训练时超平面偏移现象,将DEC算法作为分类器的分类算法,并利用客观的标准差选取惩罚系数,提高了分类算法的性能。为了降低数据集稀疏性,本文引入KNN与改进的SVM混合来进行预测,该模型首先通过二分类得到得到“喜欢”和“不喜欢”两类。再通过KNN与SVM混合的协同过滤分类模型进行SVM多分类评分预测,最后进行Top-N推荐。由于淘宝网的用户行为数据量很大,所以采用单一的推荐方式很难取得良好的推荐效果。因此,本文提出一种融合时间上下文的UserCF、ItemCF和Xgboost算法进行集成的模型进行个性化的推荐。首先通过融合时间上下文的UserCF对数据集进行粗粒度召回。再使用经过预处理和特征设计与提取的新样本进行Xgboost训练并进行CV调参得到训练好的Xgboost预测模型。最后,进行最终的列表推荐。根据SVM适合处理小数据集和Xgboost集成学习适合处理大型数据集的特点,并且利用本文提出的优化方法分别对淘宝商品不同场景的数据集进行了实验,准确度都得到了提升。其中,本文提出评语分类推荐模型的实验结果证明了本文的分类模型可以通过精确的分类为客户提供决策支持;改进的Xgboost模型在准确率、召回率和F1值都有所提升,均方误差MSE、均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE值比较,也印证了本文的推荐模型具有更高的准确性。
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