基于Stacking模型融合的零售企业销量预测研究与应用
这是一篇关于销量预测,Stacking,模型融合,初级学习器,次级学习器的论文, 主要内容为现代企业中销量预测是货物供应的核心环节,对于合理控制生产成本,安排商品的生产计划,以及调整商品库存至关重要,是营销、物流、生产等环节的重要参考。课题研究利用企业历史销售数据,为企业生产及经营决策提供数据支持,预测企业销量并与现有企业信息管理平台集成,有效利用数据及相关预测结果。主要研究内容如下:1)Stacking融合模型的设计与实现。根据Stacking集成学习的特点,设计了以RF(Random Forest,随机森林)、SVR(Support Vector Regression,支持向量回归)、ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average,差分整合移动平均自回归)、LGBM(Light Gradient Boosting Machine)、GRU(Gated Recurrent Unit,门控循环单元)五种单模型为初级学习器,CatBoost为次级学习器的融合模型,对企业店铺的产品销量进行预测。实验结果显示,Stacking融合模型最终预测结果相对于效果最好的单模型CatBoost来说,RMSE(均方根误差)更小,从0.0194下降到0.0166;MAE(平均绝对误差)更小,从0.0158下降到0.0144;R2(决定系数)值更大,从0.8648提高到0.9005。2)销量预测系统设计与实现。设计了一种利用网格搜索自动调整参数,然后再根据最佳参数进行训练和预测的数据库结构和应用程序。利用Stacking模型中的初级学习器可并行运行的特点,将程序分布式部署,在系统的空闲时间,定时启动程序,自动完成预测任务。解决了Stacking模型在融合了多个模型之后,需要花费大量时间进行参数调整的缺点。3)企业信息管理平台集成。结合当前企业信息化现状,搭建了基于Spring Cloud Alibaba的分布式微服务架构。将管理平台与ERP系统、零售系统和销量预测系统进行集成,可以每日定时获取零售系统中的销售数据,并将预测结果反馈给企业用户查看。在实际应用中,Stacking融合模型预测结果整体上与真实值的走势一致,准确率比较稳定,与企业信息管理平台的集成不仅解决了现有系统数据互通的问题,而且为企业随时查看销售情况和预测结果提供了方便,为企业作出高效而正确的决策提供了数据支撑。
基于异质融合模型的客户购买金额预测研究
这是一篇关于购买金额预测,特征筛选,Stacking,贝叶斯优化,异质融合模型的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展和网络基础设施的不断完善,我国已有超过7.8亿的人选择在网上购物,大量的用户购买行为产生了海量的数据,电商平台如何利用这些数据,借由机器学习技术对客户未来的购买行为做出预测,已经成为当下的研究热点。购买金额预测是指对客户未来一段时间购买的订单总金额进行预测,企业可以通过购买预测来实现调整备货策略、制定业务人员的销售目标、制定下一个周期的经营预算等目的。为了实现用户的购买金额预测,本文以在线批发电商的消费数据为切入点,对数据进行深入分析挖掘和建模,通过建立不同的模型,预测客户未来一个月的购买金额,具体的工作包括:(1)数据探索与特征筛选:首先对本文要解决的问题进行分析,梳理了可能对用户购买行为造成影响的相关因子,并通过数据可视化,对目标量进行探索分析。然后对数据进行预处理,并根据数据分析结果和业务经验进行特征重构,共构建了三个特征群,分别为时序特征群、业务特征群和属性特征群。最后为了减少冗余特征,提升模型训练效率和精度,在外部评估器上对比多种特征筛选方法的效果,实验结果表明,基于SHAP(SHapley Additive ex Planation)的特征筛选法效果最好。(2)预测模型设计:首先针对传统Stacking算法中,K折交叉验证时采用平均值形成测试集的环节进行优化改进,并为元学习器增加了基于SHAP值筛选的原始训练集的强特征,以提升模型的预测能力与鲁棒性。然后选择了四种异质(即不同原理)单一模型作为Stacking模型的基学习器,分别基于传统的Stacking算法和改进后的Stacking算法构建购买金额预测模型。(3)单一模型预测:分别构建了基于随机森林、Light GBM、LSTM和Tab Net等模型对客户购买金额进行预测,并在模型训练阶段引入贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization)对模型的超参数进行调优。实验结果表明各个单模型的预测精度较好,但对于不同大小的目标量预测表现不一。(4)异质融合模型预测:首先将四个经过超参数调优且性能较好的单一模型作为基模型,将XGBoost作为元模型,通过Stacking模型融合方法进行融合。实验结果表明,改进后的Stacking模型预测效果最好;接着通过数据可视化的方式分析各个模型的拟合效果;最后通过一个消融实验来研究模型设计的合理性。
基于数据挖掘的高校学生学业预警系统的设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,学业预警,Stacking,Apriori算法的论文, 主要内容为人才培养是大学的发展之本,而学生学业水平是衡量大学生专业能力的重要指标。学业预警工作是高校提高本科教育教学质量和学风建设的重要保证。本文基于数据挖掘技术,构建了学生学业预警分析模型,并利用改进的Apriori算法对学生的课程数据进行了关联规则挖掘。同时,基于以上研究成果,成功设计并实现了大学生学业预警系统。该系统不仅可以对学生进行学业预警,同时也可以对学院教学管理工作提供有用的数据支持和决策支持,有望在高校学业预警领域产生积极的应用和推广价值。本文主要工作如下:1、以某高校信息学院的近三年来本科生学业成绩为数据源,针对数据源结构杂乱,缺失值较多等问题突出的情况,按照学期划分,利用统计思想构建学业数据集。对于单个分类模型算法准确度、精确度低下等问题,基于Stacking堆叠框架,构建以XGBoost、Light GBM、Random Forest和GBDT算法为基学习器,决策树为元学习器的学业预警模型AWStacking(Academic Warning Stacking),挖掘影响学生学业的关键特征。实验结果显示,AWStacking模型准确、精确率分别达到96%和91%,相比单算法模型,平均提升约4%。2、为便于跟踪学生专业课程学习变化,基于改进的Apriori算法,以兴趣度、支持度和置信度为度量指标,将学生所学课程按照通识课程、实践课程和专业课程等课程类别纳入考虑因素,对学生课程数据进行关联分析。以关联规则为分析依据,从不同专业、不同年级等多维度视角,捕捉不同专业、不同年级学生在不同课程类别的学业学习模式特点,并探讨课程之间的关联信息,帮助教学工作者优化课程设置。3、以学业预警模型和改进Apriori算法为基础,基于B/S架构设计开发了大学生学业预警系统,从学生、系部和学院三个层次,进行多场景、多视角的学业预警信息展示。通过学生学业个人画像和学业预警可视化页面,有利于学生自主把握学业详情以及教学管理人员对各年级各专业整体学业情况进行宏观把握,以期待为学院各级管理部门提供智力支撑和决策支持。
基于离群点增强的多阶段信用评分预测模型的研究及应用
这是一篇关于信用评分,集成学习,孤立森林,离群点检测,数据不平衡处理,Stacking的论文, 主要内容为近年来,机器学习广泛应用于金融领域,使得金融行业在风险管理、欺诈管理、安全性等方面都得到了提升。银行和金融机构通常将机器学习与个人信贷业务相结合,有效地提高了违约预测的准确率。个人信贷数据具有不平衡性,即样本类别数目不均,并且存在一些离群点,这使得在个人信贷违约预测中将会导致预测结果往往偏向多数类样本,而对于少数类样本的预测精度偏低。传统离群点检测算法对离群点的识别精度不高,导致预测模型性能下降。此外,对于银行和金融机构而言,信贷决策的可解释性也是至关重要的。针对上述问题,本文设计了基于离群点增强的多阶段信用评分预测模型(SMOTETomek Bagging Isolation Forest Stacking,STBI＿Stacking)对个人信贷违约进行预测。首先利用数据探索性方法分析个人信贷数据的整体分布,采用欠采样和过采样结合的集成采样算法SMOTETomek对数据进行不平衡处理。其次设计了一种基于Bagging集成与孤立森林的离群点增强算法(Bagging Isolation Forest,BISF)提升模型对离群点的适应性。然后依据准确率、召回率、精确率、AUC、F1、Brier＿score这六种评价指标,选择XGBoost、GBDT、ADABoost模型作为Stacking集成的初级学习器,将逻辑回归算法与初级学习器相结合,建立基于离群点增强的多阶段信用评分预测模型对个人信贷数据进行违约预测。最后采用三种可解释性方法(排序特征重要性、部分依赖图、Shapley Value)解释特征对预测的影响程度。实验结果表明,本文提出的STBI＿Stacking模型能够有效提升个人信贷违约预测的精度。基于所提出的个人信用评分预测模型,本文采用Java、Spring Boot等技术开发了信用评分预测系统。整个系统主要由四个模块组成:应用呈现层、业务逻辑层、学习模型层、数据存储层,以此来预测个人信贷客户是否会违约。能够直观地展示数据分布情况以及信用评分预测结果。
基于深度学习的方面级情感分析研究
这是一篇关于深度学习,文本情感分析,方面级,模型融合,Stacking的论文, 主要内容为文本情感分析是自然语言处理领域当中的一个重要分支,是对实体表达的观点看法的一种研究。文本情感分析研究涵盖了文本挖掘、信息抽取、机器学习、信息检索等多个领域。近年来,随着科技的进步与互联网的快速发展,人们的购物方式发生了天翻地覆的变化,网上购物成为当今社会的一个新形态。电商平台为用户提供了一个可以进行在线评论的功能,来发表用户对商品或服务的评价。随着互联网的普及与电商平台的增多,导致平台上的评论文本数据激增并呈指数增长,如何能够高效、快速的在海量的评论文本中挖掘信息,现已成为国内外的研究热点。传统的文本情感分析在解决文本情感极性判断问题上有着良好的效果,但随着需求的增长,用户希望能够得到评价对象的特定属性的情感倾向分析。于是,基于方面级的细粒度情感分析被提了出来。本文针对现有方面级情感分析待需要解决的问题,结合了相关工作中主流的深度学习的文本情感分析技术的优势,提出了一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)预训练模型并融合了迭代膨胀卷积神经网络(Iterated Dilated Convolutional Neural Networks,IDCNN)和双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)的方面级情感分类模型,在此基础上又提出了一种基于Stacking思想的方面级情感分类模型,并对所提模型在自构数据集上验证其有效性。本文完成的主要工作有:(1)针对现有方面级情感分析任务实验用数据集的不足,本文使用Python语言中的Requests模块,对京东商城的摄像头评论数据进行爬取,构建了一个摄像头在线评论数据集,用于验证本文所提方面级情感分类模型。(2)针对基于传统机器学习技术的文本特征提取不能解决一词多义问题,本文提出使用预训练模型—BERT。针对CNN存在的特征信息丢失的问题,提出采用迭代膨胀卷积网络进行特征提取。针对样本数据分类不均衡问题,提出采用Focal Loss函数来代替传统的交叉熵函数作为本模型的损失函数。为了验证模型的有效性,采用多种基准模型进行对比实验。实验结果表明,本文所提BERT-IDCNN-Bi LSTM模型在F1值性能指标上,较其他模型有一定提高。(3)针对BERT模型在提取文本特征的时候利用了并行的注意力机制,会使得模型丢失学习局部特征的不足,本文利用Stacking思想对LSTM、CNN和BERTIDCNN-Bi LSTM三种情感分类方法进行模型融合,并在本文自构建的数据集上进行了相应的实验验证,实验结果表明所提模型在F1值性能指标上,较其他模型有一定提高。
智能婚恋推荐系统的研究与实现
这是一篇关于机器学习,Stacking,Gale-Shapley,婚恋推荐系统的论文, 主要内容为随着网络信息技术的普及和快速发展,网络已成为人们婚恋交友的重要途径。相较于传统物品推荐,婚恋推荐具有双向性特点,即用户既是推荐主体也是推荐对象。本文围绕着婚恋推荐匹配的双向性、准确性和公平性,重点对婚恋推荐算法和婚恋匹配算法进行相关研究,并将其运用于婚恋推荐系统。本文主要的工作包括以下三个方面:1.提出一种基于Stacking融合的混合推荐算法。首先从原始数据集中提取了与婚姻相关的基本特征和性格特征。然后根据处理后的数据集,分别建立基于XGBoost、Light GBM和Cat Boost这3种机器学习的婚恋预测模型。通过实验证明了引入性格特征后各个模型有更好的预测效果。接着通过网格搜索对各模型超参数进行调优,提高了各模型的训练效果。最后为了进一步提升模型的预测准确性和泛化能力,提出一种基于Stacking融合的混合推荐算法,其在引入用户性格特征的基础上,使用Stacking对XGBoost、Light GBM和Cat Boost三个模型进行融合。实验证明融合后的模型在准确率、f1＿score和AUC三个评价指标上都优于XGBoost、Light GBM和Cat Boost模型。2.提出一种基于Gale-Shapley的非均衡择优匹配算法。首先通过实验分析了传统Gale-Shapley匹配算法运用到婚恋推荐系统中存在的问题。然后提出了一种基于Gale-Shapley的非均衡择优匹配算法。它结合婚恋推荐系统的实际需求,引入了匹配分数下限和被动匹配方的平衡因子,以及重新设定了匹配结束的规则。通过实验证明基于Gale-Shapley的非均衡择优匹配算法能够在男女人数不均衡的条件下进行稳定匹配。且相对于传统Gale-Shapley匹配算法,提高了总体匹配质量、平衡了匹配中主动方和被动方的差距、强化了匹配的双向性以及能够降低匹配时间复杂度。3.将本文提出的混合推荐算法和非均衡择优匹配算法应用于婚恋推荐系统中。系统先通过混合推荐算法对用户进行婚姻预测,为其推荐出未来婚姻满意的候选对象集合。再通过用户的择偶条件计算与候选用户的匹配度,并以此生成该用户的择偶顺序排名。最后通过非均衡择优匹配算法对所有待匹配的男女用户进行一对一匹配,并根据生成的匹配对为各用户推荐对象。
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