基于机器学习的用户购买行为预测研究
这是一篇关于用户购买行为预测,LightGBM,XGBoost,模型融合的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术的不断发展,网上购物变得越来越方便。琳琅满目的商品不断地推向用户,从众多商品中挑选出符合自己心意的商品变得越来越繁琐。同时,各电商平台之间竞争日益激烈,如何挖掘用户潜在购买意向,准确地为用户推送符合自身喜好的商品,最大程度提升用户的购买转化率,这对于平台运营者而言,变得越来越具有现实的指导意义。本文采用京东大数据平台提供的来自京东平台下已脱敏的真实数据,对用户的购买行为进行挖掘,预测用户在未来5日内会购买何种商品。对用户购买行为进行预测主要分为以下四个步骤:第一步是对异常数据进行处理。对原始数据进行缺失值填充、去除噪声数据和爬虫干扰数据,并对用户购买行为进行初步统计得出基本的用户购买行为分布情况。第二步是特征选取。通过对业务进行分析,对重要特征进行提取,构造合理的用户购买行为预测数据集。第三步是模型训练与评估。选取Light GBM、Cat Boost和XGBoost模型,结合训练数据集,对用户购买行为进行建模与分析,通过参数调优与模型评估,确定出XGBoost模型为预测效果最好的单预测模型。第四步是模型融合策略下预测模型的建模与评估。通过加权投票法和Stacking融合策略构造出四种组合预测模型,并同单一预测模型进行对比。通过模型评估与分析,发现组合模型的预测效果要优于单预测模型,同时,也确定了应用加权投票策略的组合模型为最终用户购买行为预测模型。
云边端场景下基于模型融合的推荐方法研究
这是一篇关于云计算,边缘计算,云-边-端架构,模型融合,群组推荐,个性化推荐的论文, 主要内容为近年来,电子商务、短视频等应用的蓬勃发展,推动了推荐系统的快速革新。推荐系统通过挖掘用户历史交互日志和画像信息,利用推荐模型为用户推荐个性化的项目。然而,目前主流推荐系统一般遵循云计算为中心的架构,用户的服务请求全部发送给云服务器,由云服务器完成建模和计算全过程并将推荐结果返回给用户。随着用户日志规模越来越大,数据模态越来越多样,云服务器计算负载越来越大,网络时延越来越高,影响了用户的体验。此外,就推荐方法而言,目前大部分的推荐方法主要关注挖掘用户的显式偏好,而忽略用户的隐含偏好信息,并缺少对用户的微观行为信息的探索,使得推荐效果欠佳。针对上述问题,本文基于模型融合方法对云边端场景下推荐方法展开研究,主要工作如下:针对传统的以云计算为中心的推荐系统架构存在的网络时延高,云服务器负载大的问题,本文提出了一套面向云边端场景的推荐系统架构。该系统架构主要分为三层,首先部署在云服务器的群组推荐系统通过融合区域用户特征偏好实现群组推荐,并将推荐结果缓存在边缘服务端;然后部署在边缘服务器的个性化推荐系统通过挖掘目标用户的微观行为特征将缓存项目择优推荐给用户;最后由用户终端呈现推荐结果。得益于以上分阶段的推荐模式,用户大部分的请求都将在边缘端得到满足,解决了传统模式云服务器负载大,网络时延高的问题。针对传统的以云计算为中心的推荐方法难以融合区域用户特征偏好的问题,本文提出了一种面向云服务端基于特征偏好融合的群组推荐方法。考虑到云-边-端场景的特殊性,将边缘服务器覆盖的用户看成特殊的群组,通过融合知识图谱嵌入技术、注意力机制和循环神经网络,挖掘区域用户个性化偏好和群体融合偏好实现群组推荐,并将推荐结果缓存在边缘节点。解决了传统的云计算为中心的推荐方法难以融合区域群组偏好,实现群组推荐问题。针对传统的个性化推荐方法注重用户短期偏好忽略用户长期偏好和微观行为特征的问题,本文提出了一种面向边缘服务端基于微观行为挖掘的个性化推荐方法。该方法首先引入自注意力网络挖掘用户偏好依赖关系,然后整合循环神经网络建模用户动态偏好进化表示,并基于相似理论融合用户的长短期偏好。此外,该方法充分考虑并量化了用户不同微观行为所蕴含的偏好强度,融合行为偏好实现推荐。实验结果验证了该推荐方法的有效性。基于以上的理论和方法,本文构建了云边端场景下基于模型融合的推荐原型系统。通过需求分析、概要设计、详细设计、具体实现等步骤,详细介绍了该原型系统的实现过程,实现了理论和应用的结合,并通过仿真实验验证了本文提出的架构的有效性。
基于Resnet&FM模型的电影个性化推荐研究
这是一篇关于电影推荐系统,深度学习,残差网络,特征融合,模型融合的论文, 主要内容为推荐系统是解决信息过载问题的有效手段之一,它能提高用户获取有效信息的效率、消除信息壁垒、增加信息价值。近年来,随着网络中抽象的非结构化数据以几何速度增长,传统电影推荐系统在新的数据环境中已经不能针对特定用户进行精准的推荐,而深度学习模型是逐层加工的、非线性的网络结构,对抽象的非结构化数据有着很强的学习能力。因此,将深度学习引入传统电影推荐系统中有着重要的研究意义。通过梳理现有的研究成果发现,基于内容的推荐以及基于矩阵分解的推荐都有着对抽象的电影项目特征提取困难的缺陷,而基于协同过滤的推荐虽然在用户与项目评分矩阵稀疏时推荐困难,但能通过引入深度学习模型来有效解决这一问题。经综合分析,本文根据基于模型的协同过滤推荐策略开展了以下几个方面的研究工作:(1)针对电影个性化推荐场景中数据的特点,对电影推荐数据的特征工程开展研究,通过引入词嵌入以及Word2vec解决了One-Hot编码带来的维度爆炸以及文本特征提取困难的问题。(2)全面分析了单一浅层学习模型与深度学习模型的数学原理及其优缺点,并从特征融合和模型训练两个角度出发,改进了Wide&Deep模型。在Wide侧引入因子分解机,自动学习全部的二阶显式关联特征,弥补了原来线性模型依赖人工构建关联特征的不足;在Deep侧引入残差结构,缓解了深层次神经网络梯度消散的现象,构建了适用于电影个性化推荐场景的Resnet&FM融合模型,并与Wide&Deep模型开展对比实验,RMSE提升了1.6%、MAE提升了0.7%。(3)开展Resnet&FM模型激活函数与权重初始化策略选择的研究。深度学习模型对高维抽象特征的学习能力主要由非线性的神经元个数以及整个网络的参数所决定,通过对神经元以及参数初始化策略的数学原理进行分析,并通过实验对比,证明了基于Kaiming初始化以及Relu函数的Resnet&FM模型效果最佳。与标准初始化配合Sigmoid函数相比,RMSE提高了3.3%、MAE提高了3.6%、与Xavier初始化配合Tanh激活函数相比,RMSE提高了4.3%、MAE提高了4.4%。(4)Resnet&FM模型的优化算法决定了是否能够找到最佳的参数拟合电影个性化推荐场景中的用户数据以及电影项目数据的一般规律。因此,本文通过对不同种类的梯度下降算法原理进行比较分析,并结合Renset&FM模型开展对比实验,确定了Adam算法为该推荐模型的最佳优化算法。
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。
融合用户偏好和上下文信息的兴趣点推荐方法
这是一篇关于兴趣点推荐,矩阵分解,上下文信息,模型融合的论文, 主要内容为基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSNs)快速发展,形成海量的兴趣点(Point-of-Interest,POI)签到数据。这类数据蕴藏了丰富的用户行为偏好信息,有利于精准挖掘用户行为模式,以便为用户提供更优质的服务。但由于LBSNs兴趣点数据深层次特征挖掘能力的不足,导致用户无法快速准确地找到目标兴趣点,形成大数据应用的窘境。个性化的兴趣点推荐研究应此而生,逐渐成为当前研究的热点之一。兴趣点推荐旨在根据用户与兴趣点的交互数据建立模型并预测用户偏好,最终为用户推荐其可能感兴趣的、个性化的兴趣点。然而,现有的兴趣点推荐算法存在着一定程度上的不足:(1)现有兴趣点推荐算法往往忽略了签到数据的隐式反馈特征,这限制了进一步提升推荐精度的可能性;(2)现有的兴趣点推荐算法假设上下文信息间相互独立,忽略了它们间的潜在关联,导致深层信息未被充分利用,难以精确捕捉用户与兴趣点之间复杂的关联关系。本文针对以上问题进行深入研究,充分挖掘签到数据中的有效信息,多层次、全方位的探索用户偏好,打造高质量的用户推荐服务。本文的研究工作如下:(1)针对用户静态签到偏好,考虑到签到数据稀疏以及其蕴藏的隐式反馈特征,提出了一种基于聚类和矩阵分解的兴趣点推荐算法,该算法利用逻辑矩阵分解技术解决隐式反馈频次问题,联合聚类算法缩小推荐候选集,避免了无效兴趣点的干扰,有效提升推荐性能。(2)针对传统兴趣点推荐算法未能充分挖掘上下文信息,顾及上下文信息间的内在联系,提出了一种基于上下文信息的兴趣点推荐算法,该算法从地理位置、社交关系、访问序列和时间四个方面入手,充分考虑到上下文间的内在联系并进行建模融合,以便精准提取用户与兴趣点之间的关联关系,有效提升推荐性能。(3)融合上述(1)和(2)的工作,从整体上构建一种顾及用户偏好和上下文信息的兴趣点推荐框架,实现用户静态签到偏好和上下文偏好的有效融合。该框架考虑到模型间的复杂的非线性关系,通过引入上下文特征对逻辑矩阵分解模型进行改进,实现高级特征的有效融合,并基于此提出了融合用户偏好和上下文信息的兴趣点推荐算法,该算法不仅结合了两种算法的优点,同时避免了单一算法的缺陷,进一步提升了推荐性能。(4)基于开放获取数据开展兴趣点推荐模型的实例验证和原型系统研发工作。本文将提出的模型在两个公开的真实签到数据集上进行了广泛的实验,并对比多种流行的兴趣点推荐算法。实验结果表明本文提出的方法具有更高的性能。同时,为了验证算法的实用性,为此设计了一个兴趣点推荐系统。
基于卷积神经网络的乳腺癌病理图像分类研究
这是一篇关于乳腺癌分类,卷积神经网络,模型融合,迁移学习的论文, 主要内容为乳腺癌是近年来严重危害我国国民生命健康的一种癌症,在女性中位居发病之首。早期诊断对乳腺癌患者得到及时治疗具有重大意义。虽然国内外专家对此开展一系列研究,但是还存在乳腺癌病理图像数据集少和分类准确率不高等问题。其中,如何提高乳腺癌分类的准确率是亟待解决的问题。深度学习在图像分类领域的广泛应用和取得的显著成果,为乳腺癌病理图像分类研究奠定基础,从而促使许多学者在这一方面进行了很多研究,但还存在不足。因此本文以Break His数据集为研究对象,采用多模型融合实现了不同放大倍数下的多分类,主要研究内容如下:本文提出基于卷积神经网络的乳腺癌病理图像分类方法。该方法包括数据增强、迁移学习、模型融合和特征选择等策略。首先,对原始图像进行归一化操作,再使用图像旋转、均衡化等数据增强技术扩充数据集,解决数据集少的问题;采用加权交叉熵损失函数Cross Entropy Loss解决样本不均衡问题。其次,选用在Image Net上经过预训练的卷积神经网络(Alex Net、VGGNet16、VGGNet19、Inception＿v3、Res Net50、Dense Net161)来训练分类器,然后选取表现最佳的两个模型Res Net50和Inception＿v3,再通过concat方式进行模型融合,学习更多有效特征。接下来,为解决特征融合后出现过拟合和分类准确率差等问题,提出了基于SDRR特征选择方法。最后,通过融合网络实现乳腺癌病理图像在不同放大倍数下的八分类。将本文方法在Break His数据集上进行验证,在患者级别和图像级别分类中,准确率分别最高达到94.18%、94.12%,优于单一网络、传统机器学习方法和现有的基于深度学习的二分类方法。说明本文方法有助于乳腺癌病理图像的分类研究,进而有效地提高临床医学诊断效率。
基于集成学习的流感疫苗接种意愿预测系统研究
这是一篇关于流感疫苗,接种意愿,Stacking,XGBRegressor,模型融合的论文, 主要内容为流行性感冒极易于每年秋冬季在人群中流行传播,严重影响人们的生命安全和生活节奏,流感疫苗可以帮助人体提高免疫力,有效保护人体避免感染流感病毒。目前各国公共卫生机构的一项重要任务就是制定各种流感疫苗接种政策,从而提高流感疫苗在人群中的普及率,保障人民的生命健康安全。由于个人对流感疫苗的了解程度较低或其他原因,有不少人对接种流感疫苗持犹豫或拒绝的态度,这对流感疫苗的接种工作造成了一定的困难。因此需要分析各地群众接受或拒绝接种流感疫苗的原因,因地制宜地调整流感疫苗宣传和接种策略,从而提高季节性流感疫苗的接种率。同时卫生健康部门和医药企业还可以根据对各地群众流感疫苗接种态度的预测结果,动态调整各地生产和分配的流感疫苗数量,提高流感疫苗接种工作的效率。本文针对流感疫苗接种意愿预测问题,使用公开的民意调查数据集,在数据分析的基础上进行缺失值处理、采用PCA方法选取有效特征等数据预处理工作,降低数据噪声对模型准确率的影响。同时在训练模型之前使用Optuna框架寻找集成学习模型的最优超参数,提高模型的训练速度。然后基于Stacking方式融合Light GBM、GBR和XGBRegressor三种集成学习模型,通过K-折交叉验证方法分别评估Stacking集成模型、CNN和XGBRegressor模型的性能,根据评估结果选取合适的权重组合,采用线性加权方式融合所有机器学习模型,得到最终的流感疫苗接种意愿预测模型。经过实验,对比单个基础模型和多模型融合的表现,发现融合后的模型对数据集样本的学习和预测能力更为优秀,且本文设计并采用的融合模型的表现与其他模型组合相比有进一步提升,提高了对个体流感疫苗接种意愿预测的准确率。在实现集成学习和融合模型的基础上,本文将机器学习技术和公共卫生健康领域相结合,对流感疫苗接种意愿预测系统进行可行性分析和需求分析,进而设计系统的层次架构、功能模块和数据库表。然后基于Python的Django和多种机器学习框架开发流感疫苗接种意愿预测系统,并采用Vue框架设计能够与用户友好交互的Web页面,使用关系型数据库Mysql长期存储系统和用户信息,实现对居民样本数据的在线收集和实时预测分析。系统在后台预测各地区居民的流感疫苗接种意愿,将统计分析的结果反馈给使用该系统的卫生工作人员,协助其掌握各地流感疫苗接种意愿的主要趋势,有效改进流感疫苗接种工作。卫生工作人员还可以通过该系统向居民用户传播当地最新的流感疫苗接种政策,扩展流感疫苗接种事项的宣传渠道,方便城市居民通过网络及时了解和关注流感疫苗接种信息的动态。
运营商客户体验实时评测系统的设计与实现
这是一篇关于客户流失,体验测评,数据挖掘,模型融合,客户满意度的论文, 主要内容为随着市场竞争的日趋激烈,电信企业每年因客户流失导致收益下降的问题日趋严重,提升客户体验并挽留客户成为该行业当前的热点研究课题。本文参考国内外电信企业客户体验调查的技术手段和设计模式,对H省电信行业发展现状进行深入调查和分析,构建运营商客户体验实时测评系统。该系统通过分析实时反馈信息,定位客户不满意原因,据此制定合理的挽留策略,提升客户满意度和保证稳定的客户群体,提升其行业竞争力。主要工作如下:(1)系统需求分析:针对当前电信行业现状,利用多渠道开展调查工作,并从经济、技术、操作三个方面对系统进行可行性分析,在此基础上将系统分为工作台概览、系统测评、测评明细、系统管理四大模块。(2)系统设计:采用Vue+Spring Boot前后端分离开发模式,基于B/S架构并利用S pring、Spring MVC、My Batis技术构建系统,采用ECharts图库实现数据可视化,引入大数据处理平台进行数据存储和整合,为模型建设提供可靠的数据资源。(3)模型设计:通过测评系统提取客户数据,利用Python语言和Pandas等第三方模块对原始数据进行预处理,主要包括空值、重复值、异常值等特殊值。采用SMOTE等类不平衡采样方法对少数类样本进行处理,并对多种方法进行实验对比。最后利用随机森林与XGBoost算法构建模型,利用软投票法进行模型融合并进行评价,根据模型预测结果制定客户挽留方案。(4)系统测试:从功能性和非功能性方面对系统进行测试,检查系统的核心功能是否满足实际需求,并在兼容性、稳定性、性能等方面的表现是否符合期望。测试结果表明运营商客户体验实时评测系统在功能性与非功能性方面均符合用户期望。综上所述,运营商客户体验实时评测系统旨在采用多种业务调研方式,结合大数据处理平台的数据存储技术和计算技术对客户反馈信息进行实时测评,利用数据挖掘技术构建客户满意度模型,预测客户不满意原因,最后根据预测结果调整营销策略,防止客户流失,减小企业损失。
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