机器学习在电商用户购买行为预测中的应用研究
这是一篇关于机器学习,行为预测,特征工程,滑动窗口方法,分类算法的论文, 主要内容为随着互联网的高效普及和消费的不断升级,线上消费市场迸发新活力,实现了消费的全面提速与新业态的不断涌现。各电商平台,例如淘宝、天猫、京东商城等在保持高速发展的同时,积累了数以亿计的用户。电商用户的快速增长给平台带来巨大经济效益的同时,也带来了新的问题,即平台各商家如何进行商品信息的有效投放和对用户的精准服务,以满足个性化、定制化的消费需求。因此,从电商平台健康发展和效益增速的角度出发,对用户购买行为进行预测是十分必要的。一方面可以掌握用户的购物需求为其提供更优体验,另一方面,为店铺提供了有效参考,助力其发展。本文依托京东商城真实的历史数据,利用数据挖掘技术与机器学习分类算法,建立用户购买预测模型,确定用户在未来一段时间内对指定品类店铺的购买意向。在模型建立的过程中,针对数据的时间特性,利用滑动窗口方法构造了多类特征,有效提升了模型的预测效能,在基于树模型的几个分类算法预测中,得出基于Light GBM算法的分类模型预测效果最佳。具体的研究工作如下:(1)问题分析与数据处理。将问题转化为一个二分类问题。对数据进行单变量分析与可视化,分析影响预测的主要因素,对数据进行针对性处理。(2)基于用户购买行为的特征研究。在特征处理的过程中,除了考虑初始特征,构造了品类、店铺、用户、品类-店铺、用户-品类、用户-店铺和用户-品类-店铺7类特征。结合相关性大小和XGBoost算法进行特征的选择,给出特征重要性排序,确定强相关的特征,提供了有效的特征信息。(3)分类模型的预测与评估。对数据集进行合理划分,选择基于树模型的算法进行模型的建立,分别基于XGBoost算法、Light GBM算法与随机森林算法对样本进行训练学习。根据评估指标F1对模型的预测效果进行评估对比。(4)基于预测结果的相关建议。为电商平台的推荐系统建设及店铺信息投放方案的设定等提出建议,具有一定的应用价值。
基于机器学习的外卖用户行为研究
这是一篇关于用户行为,特征工程,机器学习,推荐预测的论文, 主要内容为随着互联网信息技术的发展,外卖平台作为餐饮行业的大数据互联网应用,对于人们的日常生活产生了巨大的影响。互联网的普及促进了线上交易行为的增加,这使得外卖平台产生了大量且复杂的用户行为数据。用户行为数据一般分为显性反馈行为(Explicit Feedback)和隐性反馈行为(Implicit Feedback)。在外卖平台上用户产生的显性反馈数据主要包括用户与商家的评分等。外卖平台产生的隐性反馈数据主要指用户的历史行为、如历史下单的商家、下单前的浏览记录等。据此,深入研究外卖平台的用户行为数据,发现外卖平台用户的显性行为数据可以直观地体现用户偏好,但由于某些系统的行为如,用户下单后默认好评的系统设定以及商家违规刷单行为等行为的影响,导致显性数据的预测效果较差。同时外卖平台的用户交易行为常伴随时间和空间的因素影响。因此,用户进行的一次交易行为,应该被解读为在某地的用户在某一时间段的交易行为。挖掘研究用户的行为数据,可以更好的为用户进行个性化推荐。在推荐系统研究方面,工业级的模型与学术界研究的模型往往有所差别。针对以上问题,本文的主要工作可以分为以下三个方面:(1)外卖数据集的数据挖掘与数据分析。外卖数据集包含有多个特征集合,具体为用户属性、商家属性和历史行为信息以及商家的点击序列。对以上数据分别进行了数据预处理、数据清洗、数据变换等工作,以便于后面的数据分析工作。通过数据可视化发现,用户的历史行为存在时间周期规律。因此,选择通过特征工程以挖掘构建三种特征,具体包括基本属性特征、交叉特征和时间累积特征,共475个特征。并通过随机森林嵌入法进行特征筛选。(2)探索影响外卖用户购买行为的因素。基于特征选择的结果,结合属性特征,以构建逻辑回归模型研究影响因素。具体发现用户的复购率、商家的类别分类、高范围的价格特征,以及用户所处的蜂窝和时间维度,对用户的购买行为有着较强的影响。并据此提供了相关意见。(3)机器学习模型的预测对比。采用同一数据集分别构建了深度学习模型Deep FM、集成模型Light GBM和单一模型逻辑回归模型,对比了三个模型的预测效果,发现深度学习模型的效果较好。本文最后对本文的整体研究进行了总结与展望。从商家分类和购买时段角度出发为平台营销提出了建议。并从数据集的收集、特征工程和不同角度因素的研究深度方面指出了本文的不足之处以及未来工作的开展方向。
通信运营商业务支撑系统的设计与实现
这是一篇关于流量预测,宽度学习,随机森林,特征工程,数据挖掘的论文, 主要内容为新一代通信技术迅猛发展,移动智能设备日益普及。移动通信网络正不断渗透到人们生活的各个方面,已成为当今社会重要的基础信息设施。面对日益复杂的网络环境和指数级增长的网络数据流量,为有效避免网络拥挤和堵塞网络,通信运营商业务支撑系统需要花费大量的时间和资源来监控网络实时流量以应对不同的突发状况。课题基于HS市通信运营商网络基站的真实流量数据,研究国内外流量预测的相关理论和算法思想,在通信运营商业务支撑系统基础上构建宽度森林模型进行流量预测管理。该模型通过在宽度学习(Broad Learning System,BLS)框架中引入随机森林(Random Forest,RF)进行学习,从而提前预测网络状况可能发生的变化,及早采取应对措施,以确保稳定的网络质量。本论文的主要研究工作和内容如下:(1)系统需求分析:首先从技术可行性、经济可行性和操作可行性三个方面对系统进行可行性分析研究。然后根据通信运营商的具体业务需求将系统划分为监控管理、业务管理、分析管理、运维管理和资源管理5个业务子系统模块。(2)模型设计:模型采用的数据集来源于某运营商真实基站所采集到的网络流量数据,但原始数据不能直接输入模型中,需要对数据进行删除异常值、数据转化、缺失值填充以及特征提取和特征选择等操作。最后输入到宽度森林模型进行预测,结果为某运营商预测基站流量数据的变化,具有实际意义。(3)系统实现:采用主流的Vue+Spring Boot前后端分离开发模式,依托B/S架构,使用Spring MVC和My Batis技术构建系统。使用ECharts图库对Oracle数据进行可视化,并部署大数据处理平台进行数据存储和整合,为模型构建提供可靠的数据资源。(4)系统测试:针对实现的系统主要从功能性和非功能性两个方面进行测试,检验系统的功能是否有效,在安全性、兼容性、稳定性等方面是否符合期望。测试结果表明通信运营商业务支撑系统各方面均符合用户预期。通信运营商业务支撑系统通过对过往数据进行数据处理,结合数据存储技术和机器学习算法对不同基站流量数据进行实时预测,通过不断优化模型,实现基站网络流量的实时预测效果,使运营商提前预测到网络流量的相关变化,确保良好的服务质量。
机器学习在电商用户购买行为预测中的应用研究
这是一篇关于机器学习,行为预测,特征工程,滑动窗口方法,分类算法的论文, 主要内容为随着互联网的高效普及和消费的不断升级,线上消费市场迸发新活力,实现了消费的全面提速与新业态的不断涌现。各电商平台,例如淘宝、天猫、京东商城等在保持高速发展的同时,积累了数以亿计的用户。电商用户的快速增长给平台带来巨大经济效益的同时,也带来了新的问题,即平台各商家如何进行商品信息的有效投放和对用户的精准服务,以满足个性化、定制化的消费需求。因此,从电商平台健康发展和效益增速的角度出发,对用户购买行为进行预测是十分必要的。一方面可以掌握用户的购物需求为其提供更优体验,另一方面,为店铺提供了有效参考,助力其发展。本文依托京东商城真实的历史数据,利用数据挖掘技术与机器学习分类算法,建立用户购买预测模型,确定用户在未来一段时间内对指定品类店铺的购买意向。在模型建立的过程中,针对数据的时间特性,利用滑动窗口方法构造了多类特征,有效提升了模型的预测效能,在基于树模型的几个分类算法预测中,得出基于Light GBM算法的分类模型预测效果最佳。具体的研究工作如下:(1)问题分析与数据处理。将问题转化为一个二分类问题。对数据进行单变量分析与可视化,分析影响预测的主要因素,对数据进行针对性处理。(2)基于用户购买行为的特征研究。在特征处理的过程中,除了考虑初始特征,构造了品类、店铺、用户、品类-店铺、用户-品类、用户-店铺和用户-品类-店铺7类特征。结合相关性大小和XGBoost算法进行特征的选择,给出特征重要性排序,确定强相关的特征,提供了有效的特征信息。(3)分类模型的预测与评估。对数据集进行合理划分,选择基于树模型的算法进行模型的建立,分别基于XGBoost算法、Light GBM算法与随机森林算法对样本进行训练学习。根据评估指标F1对模型的预测效果进行评估对比。(4)基于预测结果的相关建议。为电商平台的推荐系统建设及店铺信息投放方案的设定等提出建议,具有一定的应用价值。
基于Stacking融合模型的用户重复购买行为预测研究
这是一篇关于行为数据,特征工程,数据不平衡,重复购买行为,Staking融合模型的论文, 主要内容为用户的重复购买行为一直是电商领域的研究热点。近年来电子商务平台快速发展,为人们购买商品提供了很大的便利性。然而随着入驻商家越来越多,用户面对种类繁多的商品需要花费大量时间,无法快速购买到适合自己的商品;对商家来说也无法识别潜在用户。因此对用户重复购买行为的研究不仅可以有助于商家找到哪些用户未来可能发生购买行为,从而达到精准营销的目的,同时可以帮助用户快速找到心仪商品。电商平台发展至今积累了大量的真实用户行为数据,这些数据中蕴含着用户的购买习惯和规律。通过研究根据电商平台用户的行为数据获得用户行为规律,使用Stacking融合模型来预测用户的重复购买行为,主要工作如下:(1)基于用户的行为数据构建特征工程。首先对原始的用户行为数据集进行预处理和可视化分析,初步研究用户行为数据集中蕴含的规律。在此基础上,分别从用户、商家以及用户与商家之间的关系三个维度挖掘特征,其中每个维度下从多个角度共构建了121个特征。由于原数据集中存在数据不平衡问题,因此使用改进后的Relief算法挑选出对少数类样本区分能力更强的特征,最后共选择103个特征作为模型的输入。(2)为了保证构建的Stacking融合模型具有良好的性能,在前期研究了十余个不同类型的模型,构建单个模型对用户重复购买行为进行预测,最后选择了预测效果较好的支持向量机、随机森林、XGBoost和Light GBM四种算法来训练Stacking融合模型的第一层基学习器,获得中间预测值作为第二层次级学习器的输入。为了不增加模型的复杂程度,次级学习器选用简单的逻辑回归来训练,降低模型的复杂度和过拟合的风险。(3)为了进一步提高模型的预测能力,对模型做出改进。首先由于原数据集中两类样本的数量差别较大,因此对传统的随机欠采样方式进行改进,结合Easy Ensemble采样核心思想与K-means算法来解决数据不平衡问题;其次本文加入滑动窗口动态更新样本,从而实现对用户重复购买行为的动态预测。(4)基于构建好的Stacking融合模型和改进模型,通过对比实验来验证模型的预测效果:首先在特征选择的基础上对比4个单预测模型与Stacking融合模型的预测效果,结果显示Stacking融合模型的预测效果均优于单预测模型;同时为了验证特征选择对模型预测效果的影响,对比特征选择前后Stacking融合模型的预测效果,实验结果显示使用改进的Relief算法选择特征后,模型的预测效果更好;其次将改进前后的融合模型进行对比,结果显示模型的预测效果有了进一步的提升。
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