5篇关于逻辑回归的计算机毕业论文

今天分享的是关于逻辑回归的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到逻辑回归等主题,本文能够帮助到你

基于客户旅程分析的淘宝用户购买行为预测研究

这是一篇关于客户旅程分析,购买预测,GBDT,逻辑回归,模型融合的论文, 主要内容为随着互联网和数字技术的快速发展,用户正在尝试前所未有的自由来定义他们的购物旅程,并发现比以往任何时候都更容易在不同的购物阶段切换和整合实体和数字渠道,从搜索到购买,直到购买后阶段。越来越多的消费者成为多渠道购物者,因为他们同时搜索信息,并通过在特定时刻最优化其购物需求的多种渠道做出购买决定。反过来,这些客户需要零售商采取新的和具体的方法,旨在将公司的触角伸向尽可能多的渠道,从而最大限度地增加与客户完成交易的机会。在零售商提供无缝渠道体验的日益努力推动下,我们会通过不同的渠道和设备跟企业产生互动,如网页、手机软件、实时聊天和社交媒体等,由此带来的消费者行为不确定性也与日俱增。正因如此,客户旅程变得无比的复杂与多变。客户旅程是指消费者的购买行为过程。通常来说,用户都会经历从认知到兴趣,再转化为购买乃至忠诚的购买过程。本文将日益复杂的客户旅程进行量化,对贯穿全触点、全周期的客户行为和动机进行分析,并对客户的未来行为进行预测,为实现顾客价值提供了支撑和帮助。首先,本文以淘宝用户2017年11月27日至12月3日的行为数据为研究基础,将客户旅程概念化为用户的一系列行为过程,即点击浏览、加入购物车、收藏以及购买决定。然后基于AIPL消费者旅程模型,探索用户每段旅程的行为规律和偏好特征信息,为预测用户购买决策提供了特征准备。同时,借助“消费者时刻”这一概念,提炼出客户旅程每个步骤中涉及的关键营销指标,紧扣这些指标来分析用户的行为特征。最后,基于RFM模型对客户进行分类,根据用户的购买时间间隔和购买频次将用户分成发展用户、价值用户、保持用户和挽留用户,由此可以按照用户标签进行个性化营销。其次,我们整合每个用户的购买旅程行为信息,从中提取潜在的行为特征信息,对用户的购买行为进行预测。本文将用户的购买预测问题转化为机器学习中的二分类问题,基于客户旅程分析构建模型特征指标。由于样本数据不均衡,我们使用对负样本分别进行k-means聚类和下采样,在不影响特征充分性的基础上解决了样本失衡问题。在模型预测方面,本文将预测用户购买问题分解为两个子问题,即哪些用户会购买以及这些用户最可能购买哪些商品。然后采用模型融合的方法,将GBDT模型作为第一层,逻辑回归模型作为第二层,再将两种模型进行融合预测,对融合后的概率进行排序输出,即为最终的预测结果。由此可以解决用户变量过拟合问题,并且修正了 GBDT预测的效果。本文以电商用户的行为数据为研究基础,将客户旅程分析和营销指标结合,挖掘用户的行为特征,然后使用机器学习分类算法实现了对用户购买行为的预测,为电商平台向用户推荐其需要的商品提供了一定的参考价值。

基于司机信用评价的货运管理系统设计与实现

这是一篇关于司机信用评价,车辆轨迹分析,逻辑回归,层次分析法的论文, 主要内容为随着我国经济、科技的进步以及电商、制造业等行业的发展,货运行业也进入了蓬勃的发展阶段,运输信息化也成为了货运行业发展的重要趋势。由于货运信息化起步时间较短却发展迅速,行业内的货运平台对于货车与司机的合规合法和服务规范缺少严格监管,货主与货车司机的信任关系也很难建立,因此有必要设计和实现一个建立司机诚信评价体系的货运管理系统,履行平台监管责任,建立货主对货车司机的信任。本文对货车司机在货物运输过程中产生的信用动作进行分析并结合货主的需求综合考虑,通过对国内外学者及机构使用的信用评估方法进行调研,总结了评价司机信用需要涉及的指标,依靠逻辑回归模型和评分卡模型计算信用基础分,并结合AHP方法建立了信用动态分指标模型,组成了综合的货车司机信用评价体系。根据对货主、货车司机、平台方的用户功能需求调研,本文设计的系统由四个主要功能组成,主要提供货车司机信用评价及展示、订单管理及追踪,司机与货主合规准入、用户权限管理等功能,并辅以基于离散Fréchet距离的地图匹配方法实现了货物运输车辆轨迹追踪功能,这些功能可以保障车货信息真实高效的匹配、货物运输过程透明安全并促进司机遵守运输规范和服务规范。在技术上采用了Spring Boot、Vue.js、My Batis,以及Spring Cloud相关组件、Echarts组件、第三方地图API、My SQL、Redis等相关技术,并结合了Spring Security和Token负责系统的身份认证和权限控制,同时提供PC端和Android端的应用,为使用者提供高效、稳定的物流信息服务。基于司机信用评价的货运管理系统现已经成功研发部署并投入使用,对于货车司机实现了符合预期的监管和评估作用,促进了司机遵守运输行业规范,为货主提供了选择司机的依据,为货物运输提供了安全合法的保障。

基于RF-LR改进算法的疾病辅助诊断软件的研究与设计

这是一篇关于疾病预测,特征选择,代价敏感,随机森林,逻辑回归的论文, 主要内容为近年来,随着“健康中国”政策的提出,医疗健康问题受到社会广泛关注。由于当前社会存在着医疗资源分配不均,城乡医疗服务水平悬殊的现象,所以疾病辅助诊断领域的研究与应用具有重要的实际意义。目前疾病辅助诊断领域存在着疾病预测算法精确度不够高,预测算法未考虑到疾病误诊代价以及传统疾病辅助诊断软件开发工具落后等问题。本文针对上述研究现状,提出了基于随机森林与逻辑回归(RF-LR)改进算法的疾病预测模型,使用真实的医疗数据对算法进行测试分析,基于改进的算法设计并实现了疾病辅助诊断软件。本文的主要工作如下:1.建立基于随机森林与逻辑回归(RF-LR)改进算法的疾病预测模型。针对疾病预测算法精确率有待提高的问题,使用基于随机森林和序列后向搜索策略的特征选择方法,消除数据集中的冗余特征,提高算法的精确率。针对疾病误诊代价问题,使用代价敏感学习方法,在逻辑回归的损失函数中加入代价权重参数,通过选择最优权值参数,降低疾病误诊所带来的代价。使用真实的医疗数据,将改进后的算法同逻辑回归、决策树、支持向量机进行预测效果的对比。测试结果证明,与其他算法相比,本文的疾病预测算法的性能表现较好,精确率、召回率和F1值分别为89.3%、86.8%、88%。2.对疾病辅助诊断软件进行分层设计,将软件分为表示层、控制层、业务逻辑层、数据持久层和数据层,同时使用B/S架构模式进行软件搭建。根据软件的需求分析,采用Struts、Spring、Hibernate(SSH)框架进行软件的设计与实现。疾病辅助诊断软件的功能包括用户注册及登录、用户管理、疾病预测、疾病咨询、科普推送等功能,同时将改进的预测算法应用在疾病预测功能中。3.搭建疾病辅助诊断软件测试环境,根据疾病辅助诊断软件的功能需求,按照国家软件质量测试标准,对软件进行测试。测试包括软件功能测试、软件兼容性测试以及软件性能测试。通过上述的测试来验证软件功能的有效性和可用性。根据测试结果,软件能够满足用户对疾病辅助诊断的需求,同时软件符合国家软件标准,软件在不同的浏览器中都能够稳定运行和使用。

基于多行为融合的电商推荐系统研究与实现

这是一篇关于推荐系统,协同过滤,逻辑回归,梯度提升回归树,模型融合的论文, 主要内容为近年来,随着电子商务的发展,越来越多的消费者开始网上购物。一方面,消费者通过搜索的方式查找商品;另一方面,电子商务系统通过消费者的历史购买记录分析消费者的爱好,进而为消费者推荐与其爱好相近的商品。由于推荐可以有效地发现消费者潜在爱好的商品,对提高电子商务系统的销售业绩帮助明显,因而越来越受到各大电商的重视。作为中国乃至全球最大的电商之一,阿里巴巴2014年举办了一场大数据竞赛。此次竞赛基于天猫海量用户真实的访问数据,通过分析用户过去4个月的访问日志,发现用户的爱好,进而为用户推荐商品。本文正是基于这场竞赛,研究了如何在对用户和商品属性信息缺乏了解的情况下,根据用户访问天猫商品的历史记录,实现对用户的个性化推荐。我们首先使用了推荐领域应用比较广泛的协同过滤技术。协同过滤依赖于用户对商品的评分,受竞赛数据限制,在缺乏用户评分的情况下,我们融合用户的多种行为类型,通过分析用户对商品的访问日志构建用户对商品的评分表,然后使用皮尔逊相关性度量商品的相似度并完成推荐。由于电子商务系统中商品种类众多,用户访问过的商品只占商品总数的很小一部分,导致用户对商品的评分十分稀疏,使得使用协同过滤计算的商品相似度准确率较低,因而推荐效果较差。为了避免这个问题,我们引入了两种基于回归的方法,即逻辑回归和梯度提升回归树通过预测用户将来购买商品的概率来为用户实现推荐。本文从数据预处理、噪音数据消除、特征提取、特征选择、平滑处理、正则化处理等多个方面详述了如何使用逻辑回归和梯度提升回归树构建推荐系统。逻辑回归本质上是一个线性回归,梯度提升回归树是一个基于树的回归,对空间的划分能力比逻辑回归更强,因而推荐效果比逻辑回归更佳。最后,我们又提出两种模型融合的模型,通过融合多种推荐模型的结果,产生更佳的推荐集。我们的实验结果表明,在数据量较大的情况下,使用逻辑回归和梯度提升回归树实现推荐系统的效果要明显好于传统的协同过滤方法。通过对推荐模型做进一步的融合,推荐效果可以得到进一步的提升。