基于机器学习的O2O优惠券转化率研究
这是一篇关于O2O优惠券,随机森林,GBDT,XGBoost,LightGBM,Stacking融合模型,K均值聚类的论文, 主要内容为随着通信技术迅猛发展,移动网络和宽带网络快速普及到每家每户,这极大地促使电子商务的发展。目前,基于大数据、云计算的新的电子商务应运而生,线上渠道和线下渠道有机结合的商务模式O2O(Online To Offline)发展迅猛,随之而来的各种营销手段层出不穷,譬如,优惠券。分析O2O优惠券转化客流情况,实现快速精准预测用户是否在规定时间使用领取的优惠券,不仅能够赋予商家更强的销售能力,帮助商家有效投放优惠券,也可以让具有一定偏好的消费者得到真正的实惠。本文基于O2O优惠券转化情况的研究主要包括以下三个方面:(1)基于天池公开数据集,分析了某电商平台2016年1月1日到2016年6月30日的用户历史数据,包含领券时间、券面优惠情况、用户距离线下商家最近的距离和用户在某商家消费的时间,通过对这些维度的数据可视化分析,挖掘数据蕴含的潜在规律,构建了58个特征,包含用户、商家、优惠券、用户-商家、用户-优惠券和其他因素六个维度。(2)基于构建的特征集,利用随机森林、梯度提升树、XGBoost和LightGBM四个单模型和Stacking融合模型对O2O优惠券转化率进行预测,通过实验验证了特征选取的有效性和所用算法的合理性。(3)考虑到用户具有相似性的消费心理、商家具有相似的营销策略,本文进一步对用户和商家进行K均值聚类,将用户分为三类,商家归为四类,再进行Stacking融合模型预测。实验证明,基于聚类的融合模型预测准确性得到了较大的提升。
基于机器学习的O2O优惠券转化率研究
这是一篇关于O2O优惠券,随机森林,GBDT,XGBoost,LightGBM,Stacking融合模型,K均值聚类的论文, 主要内容为随着通信技术迅猛发展,移动网络和宽带网络快速普及到每家每户,这极大地促使电子商务的发展。目前,基于大数据、云计算的新的电子商务应运而生,线上渠道和线下渠道有机结合的商务模式O2O(Online To Offline)发展迅猛,随之而来的各种营销手段层出不穷,譬如,优惠券。分析O2O优惠券转化客流情况,实现快速精准预测用户是否在规定时间使用领取的优惠券,不仅能够赋予商家更强的销售能力,帮助商家有效投放优惠券,也可以让具有一定偏好的消费者得到真正的实惠。本文基于O2O优惠券转化情况的研究主要包括以下三个方面:(1)基于天池公开数据集,分析了某电商平台2016年1月1日到2016年6月30日的用户历史数据,包含领券时间、券面优惠情况、用户距离线下商家最近的距离和用户在某商家消费的时间,通过对这些维度的数据可视化分析,挖掘数据蕴含的潜在规律,构建了58个特征,包含用户、商家、优惠券、用户-商家、用户-优惠券和其他因素六个维度。(2)基于构建的特征集,利用随机森林、梯度提升树、XGBoost和LightGBM四个单模型和Stacking融合模型对O2O优惠券转化率进行预测,通过实验验证了特征选取的有效性和所用算法的合理性。(3)考虑到用户具有相似性的消费心理、商家具有相似的营销策略,本文进一步对用户和商家进行K均值聚类,将用户分为三类,商家归为四类,再进行Stacking融合模型预测。实验证明,基于聚类的融合模型预测准确性得到了较大的提升。
基于集成学习的电商异常订单检测研究
这是一篇关于电商异常订单检测,集成学习,Stacking融合模型,特征工程的论文, 主要内容为电商异常订单检测是近年来异常检测在电商供应链领域中最为热门的任务之一。早期的异常订单检测任务通常是采用个别算法构筑模型,并利用调参手段尽力逼近模型精度上限。但在实际情况中,异常订单的起因多种多样,尽管统一被标注为异常订单,但其样本特征与标签间的映射关联不同,也就是说,基于单一假设的单模型仅擅长识别符合假设的异常订单,而对背离假设的异常订单识别能力有所欠缺,造成单模型难以胜任检测任务。随着组织和个人对异常订单检测的要求越来越高,异常订单行为模式库日趋庞大,选择多种模型分摊检测任务以实现优势互补和协同输出,更符合现实情况的需求。因而基于多模型的电商异常订单检测任务成为近年来重要的研究方向之一,具有重要的研究价值和应用价值。近年来,集成学习算法在异常检测、推荐系统和网络安全等众多领域取得了耀眼的成绩。集成学习框架是一种训练并结合多个学习器来解决问题的模型集群,在异常订单检测任务中占据统治地位,其中尤以在多届Kaggle大赛中效果出众的Stacking集成框架最受瞩目。基于该框架构建的Stacking融合模型是多个异质学习器的结合,通过算法自动寻找融合基模型产出的最佳规则,因其综合了多个模型的优势故效果远胜单模型。但是传统Stacking融合模型未对组件分类器的强弱加以鉴别,同时其基模型的产出单一导致次级数据集维度过低,本文针对上述缺陷构建了改进后的Stacking融合模型。本文主要以基于改进Stacking的异常订单检测模型进行订单异常检测研究。分析电商订单异常检测任务的特点:(1)原始数据过于粗糙,亟须处理才能投入模型;(2)异常样本的标签与特征间存在多种假设,致使单模型分类效果不佳。基于此,本文建立处理电商订单数据集的特征工程流水线,并提出基于改进Stacking的电商异常订单检测模型框架:首先针对原始订单数据集安排诸如特征理解、特征增强、特征构建等一系列加工步骤,得到可用的高质量数据集,继而构建随机森林分类器、GBDT分类器、XGBoost分类器置于Stacking融合架构底层,并构建KNN元分类器收集基模型的产出加以汇总,组建基于改进Stacking的异常订单检测模型,最后将成熟数据集投入模型加以训练,并对比单模型、融合模型和改进融合模型的效果。实验结果显示,通过特征工程和改进Stacking模型,电商订单数据集的正负样本分类结果上有了进一步的提升,表明本文对数据所做的处理和对模型所做的改进切实有效,从而得出结论:基于改进Stacking集成的异常订单检测模型在模型性能方面优于单模型和传统Stacking模型。
基于集成学习的电商异常订单检测研究
这是一篇关于电商异常订单检测,集成学习,Stacking融合模型,特征工程的论文, 主要内容为电商异常订单检测是近年来异常检测在电商供应链领域中最为热门的任务之一。早期的异常订单检测任务通常是采用个别算法构筑模型,并利用调参手段尽力逼近模型精度上限。但在实际情况中,异常订单的起因多种多样,尽管统一被标注为异常订单,但其样本特征与标签间的映射关联不同,也就是说,基于单一假设的单模型仅擅长识别符合假设的异常订单,而对背离假设的异常订单识别能力有所欠缺,造成单模型难以胜任检测任务。随着组织和个人对异常订单检测的要求越来越高,异常订单行为模式库日趋庞大,选择多种模型分摊检测任务以实现优势互补和协同输出,更符合现实情况的需求。因而基于多模型的电商异常订单检测任务成为近年来重要的研究方向之一,具有重要的研究价值和应用价值。近年来,集成学习算法在异常检测、推荐系统和网络安全等众多领域取得了耀眼的成绩。集成学习框架是一种训练并结合多个学习器来解决问题的模型集群,在异常订单检测任务中占据统治地位,其中尤以在多届Kaggle大赛中效果出众的Stacking集成框架最受瞩目。基于该框架构建的Stacking融合模型是多个异质学习器的结合,通过算法自动寻找融合基模型产出的最佳规则,因其综合了多个模型的优势故效果远胜单模型。但是传统Stacking融合模型未对组件分类器的强弱加以鉴别,同时其基模型的产出单一导致次级数据集维度过低,本文针对上述缺陷构建了改进后的Stacking融合模型。本文主要以基于改进Stacking的异常订单检测模型进行订单异常检测研究。分析电商订单异常检测任务的特点:(1)原始数据过于粗糙,亟须处理才能投入模型;(2)异常样本的标签与特征间存在多种假设,致使单模型分类效果不佳。基于此,本文建立处理电商订单数据集的特征工程流水线,并提出基于改进Stacking的电商异常订单检测模型框架:首先针对原始订单数据集安排诸如特征理解、特征增强、特征构建等一系列加工步骤,得到可用的高质量数据集,继而构建随机森林分类器、GBDT分类器、XGBoost分类器置于Stacking融合架构底层,并构建KNN元分类器收集基模型的产出加以汇总,组建基于改进Stacking的异常订单检测模型,最后将成熟数据集投入模型加以训练,并对比单模型、融合模型和改进融合模型的效果。实验结果显示,通过特征工程和改进Stacking模型,电商订单数据集的正负样本分类结果上有了进一步的提升,表明本文对数据所做的处理和对模型所做的改进切实有效,从而得出结论:基于改进Stacking集成的异常订单检测模型在模型性能方面优于单模型和传统Stacking模型。
基于集成学习的电商异常订单检测研究
这是一篇关于电商异常订单检测,集成学习,Stacking融合模型,特征工程的论文, 主要内容为电商异常订单检测是近年来异常检测在电商供应链领域中最为热门的任务之一。早期的异常订单检测任务通常是采用个别算法构筑模型,并利用调参手段尽力逼近模型精度上限。但在实际情况中,异常订单的起因多种多样,尽管统一被标注为异常订单,但其样本特征与标签间的映射关联不同,也就是说,基于单一假设的单模型仅擅长识别符合假设的异常订单,而对背离假设的异常订单识别能力有所欠缺,造成单模型难以胜任检测任务。随着组织和个人对异常订单检测的要求越来越高,异常订单行为模式库日趋庞大,选择多种模型分摊检测任务以实现优势互补和协同输出,更符合现实情况的需求。因而基于多模型的电商异常订单检测任务成为近年来重要的研究方向之一,具有重要的研究价值和应用价值。近年来,集成学习算法在异常检测、推荐系统和网络安全等众多领域取得了耀眼的成绩。集成学习框架是一种训练并结合多个学习器来解决问题的模型集群,在异常订单检测任务中占据统治地位,其中尤以在多届Kaggle大赛中效果出众的Stacking集成框架最受瞩目。基于该框架构建的Stacking融合模型是多个异质学习器的结合,通过算法自动寻找融合基模型产出的最佳规则,因其综合了多个模型的优势故效果远胜单模型。但是传统Stacking融合模型未对组件分类器的强弱加以鉴别,同时其基模型的产出单一导致次级数据集维度过低,本文针对上述缺陷构建了改进后的Stacking融合模型。本文主要以基于改进Stacking的异常订单检测模型进行订单异常检测研究。分析电商订单异常检测任务的特点:(1)原始数据过于粗糙,亟须处理才能投入模型;(2)异常样本的标签与特征间存在多种假设,致使单模型分类效果不佳。基于此,本文建立处理电商订单数据集的特征工程流水线,并提出基于改进Stacking的电商异常订单检测模型框架:首先针对原始订单数据集安排诸如特征理解、特征增强、特征构建等一系列加工步骤,得到可用的高质量数据集,继而构建随机森林分类器、GBDT分类器、XGBoost分类器置于Stacking融合架构底层,并构建KNN元分类器收集基模型的产出加以汇总,组建基于改进Stacking的异常订单检测模型,最后将成熟数据集投入模型加以训练,并对比单模型、融合模型和改进融合模型的效果。实验结果显示,通过特征工程和改进Stacking模型,电商订单数据集的正负样本分类结果上有了进一步的提升,表明本文对数据所做的处理和对模型所做的改进切实有效,从而得出结论:基于改进Stacking集成的异常订单检测模型在模型性能方面优于单模型和传统Stacking模型。
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