6篇关于行为预测的计算机毕业论文

今天分享的是关于行为预测的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到行为预测等主题,本文能够帮助到你

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。

基于时序模型的推荐算法

这是一篇关于推荐系统,行为预测,评分预测的论文, 主要内容为随着互联网的发展以及大数据时代的到来,影音资讯、电子商品等各类物品日渐丰富的同时,也使得用户往往需要耗费大量的时间和精力才能找到自己喜爱的物品。而推荐系统可以利用用户的历史日志等数据提取出有价值的信息来快速地为用户找到其喜爱的物品并提供推荐结果。从用户对推荐结果的反馈的角度对推荐系统问题进行区分,可以分为行为预测和评分预测。本文针对这两个问题,提出了基于时序模型的融合兴趣推荐算法和基于物品质量的打分模型。在行为预测问题中,推荐算法通过预测用户在下一时刻行为的概率,再根据概率的大小给出推荐结果,比如可能会看哪部电影,听哪首歌曲。用户兴趣分布捕捉的越准确,推荐算法给的的结果也就越好。以往的算法大多只考虑了用户兴趣中的一面,即只考虑了静态兴趣或者动态兴趣,然而这两种兴趣是存在互补性的。基于此我们提出了融合兴趣模型,将用户的静态兴趣和动态兴趣融合到了一起。首先,把用户的独热编码当作原始表达,来用来提取用户的静态兴趣。同时,将每个用户的消费历史记录按照时间顺序输入到循环神经网络,随后使用注意力层来提取用户的动态兴趣。最后,我们使用自适应机制来融合提取到的两类用户兴趣,得到最终的用户兴趣表达。我们在Movielens和TaoBao数据集实现了该算法。与现有算法比较本,我们的模型在Recall@N和Mrr@N指标上取得了更好的效果。此外,我们还设计了隐空间维度等因素对模型影响的实验,验证了我们模型的有效性。在评分预测问题中,推荐算法预先给出用户对未消费物品的预测打分,再根据物品打分的高低给出推荐结果。用户对物品的评分中既有好评也有差评,而导致用户给出不同评分的原因就是物品的质量存在高低。因此对于评分预测,推荐系统不仅要捕捉用户的兴趣分布,还要能够提取得到物品的质量信息。现有的推荐算法如协同过滤算法往往只考虑了用户的静态兴趣,而以循环神经网络为基础的时序推荐算法则忽略了物品的质量信息,使得推荐效果受到制约。针对以上问题,本文在融合兴趣模型基础上,进一步提出了基于物品质量的打分模型。在该模型中,通过输入用户对物品的评分矩阵计算得到物品和物品之间的相关信息,然后与融合兴趣模型相结合,从而既能够捕捉用户的兴趣分布,也能够提取得到物品的质量信息。最后我们在Movielens数据集上验证了模型的效果。通过跟现有算法对比,我们的模型在MAE和RMSE这两个指标上均有提升。同时,我们针对隐空间特征维度等因素设计了相关实验,来分析它们对模型的影响。

虚拟游戏场景下的玩家数据挖掘与行为预测

这是一篇关于虚拟游戏,数据挖掘,玩家行为网络,行为预测,数据分析平台的论文, 主要内容为在过去几年,游戏行业在国内迅速发展壮大,中国已经是世界上最大的游戏市场。随着游戏用户规模增长速度放缓,游戏人口红利趋于饱和,我国的游戏市场正由增量市场逐步向存量市场过渡。国内游戏存量市场竞争越来越激烈,在游戏日常运营中,相同化、粗粒度、全覆盖的传统运营策略无法实现对不同类型玩家的精准营销,导致玩家流失。游戏开发商需要结合海量玩家游戏日志,敏锐分析用户需求,提出不同的玩家滞留策略,进而实现对不同玩家的差异化运营,向玩家提供定制化服务。本文基于策略类游戏的游戏数据,围绕游戏数据挖掘和玩家行为预测开展工作,设计并实现了大规模游戏数据分析平台,主要内容包括以下几点:(1)基于多层次聚类和小号玩家筛选的玩家数据挖掘工作。首先从多个层次对预处理后的玩家数据进行聚类,包括玩家服务器、单个服务器内玩家、类内玩家三个层次。根据玩家分布状况,针对不同类型玩家提出对应的运营策略,实现精细化运营。之后,针对游戏中存在小号玩家的情况,提出一种基于特征相关值的小号玩家筛选算法。分析小号玩家与普通玩家在行为上的差别,提取小号玩家的判别性特征,并计算玩家的特征相关值,使用词频-逆向文件频率(TF-IDF)算法计算特征相关值的权重,根据玩家特征相关值实现对小号玩家的筛选。实验结果表明本文提出的小号玩家筛选方法和传统专家系统筛选方法相比,具有更高的准确性,有效降低了运营人员的工作量。(2)基于玩家行为图嵌入式特征和属性特征的游戏行为预测模型设计与实现。针对基于XGBoost的玩家行为预测算法准确性性能不高的问题,本文将玩家行为预测问题转化为动态图网络中的边预测问题,并结合玩家节点的属性特征,提出了基于玩家行为图嵌入式特征和属性特征的游戏行为预测模型。该模型首先基于游戏中玩家交互行为数据构建玩家行为动态图网络,玩家行为动态图网络中的节点表示玩家,边表示玩家间的行为关系。基于演化图卷积网络提取玩家行为动态图网络的图嵌入式特征,再使用玩家属性特征提取模块提取玩家节点的属性特征,融合玩家行为图嵌入式特征和玩家节点属性特征,最后使用多层感知机实现玩家行为的预测。该研究可用于开发游戏中的新机制,向玩家提供预警服务,还可用于指挥虚拟玩家的行为。实验结果显示基于玩家行为图嵌入式特征和属性特征的游戏行为预测模型与其他算法相比具有更高的准确性。(3)在游戏数据挖掘和玩家行为预测工作基础上,采用Flask+Vue.js+MySQL+Neo4j技术方案搭建大规模游戏数据分析平台,实现多层次玩家数据分析、小号玩家筛选和玩家行为预测结果的可视化。该大规模游戏数据分析平台能够处理并分析玩家游戏数据,基于多层次聚类算法分析游戏数据,自动筛选游戏中的小号玩家,以及预测玩家的行为,将结果存储到数据库中,并以网页的形式将数据结果可视化展示给用户。大规模游戏数据分析平台能够为运营人员游戏运营提供决策支持,满足运营需求,游戏开发人员还可以通过API接口获取平台处理得到的结果,开发新的游戏机制,提高游戏开发的效率。

支持向量机及其在网购行为预测中的应用研究

这是一篇关于统计学习,支持向量机,弹性网,Adaboost算法,行为预测的论文, 主要内容为随着互联网的日益发达,电子商务这一基于互联网产生的新兴产业也加快了发展的步伐。为了更好地服务用户,也为了电商平台自身的发展,需要对网购用户的行为进行分析,根据行为数据提供的信息来评定用户价值、挖掘用户的消费偏好以及购物习惯等特征,从而为用户提供个性化服务,在巩固已有用户的基础上,帮助电商企业扩大市场占有率。本文以真实的网络购物行为数据为研究对象,从数据中挖掘隐含的购物特征,随后基于支持向量机算法构建了网络购买行为预测模型,从而实现了对网络购买行为的预测。本文主要工作如下:1、首先介绍了客户关系管理(RFM)模型,从理论上阐述了支持向量机算法的基本原理,重点介绍了线性支持向量机、非线性支持向量机和核函数,以及弹性网和弹性网支持向量机。然后介绍了对类不平衡数据集的处理方法,进而引出自适应加权弹性网支持向量机算法并对其进行了理论推导。接下来,介绍了支持向量机参数的常用优化方法,网格搜索和交叉验证法。最后介绍了分类模型的几种评价指标。2、本文以天猫网站用户的真实购物行为数据作为实证分析的对象。首先对数据进行了分析和处理,包括数据预处理、用户RFM分析及分类,以及特征的构建和选择。其次,对处理后的特征数据,分别采用基于SMOTE的支持向量机算法、基于数据加权的支持向量机算法和自适应加权弹性网支持向量机算法构建了网购行为预测模型,并对几种预测模型的预测结果进行了评价以及对比分析。最后针对表现较优的自适应加权弹性网支持向量机模型,提出了基于集成学习算法的改进,分别使用Bagging和Adaboost算法进行改进。结果证明,基于Adaboost算法改进后的预测模型不论是在分类预测效果还是模型性能上都有较为明显的提升。3、本文将理论和实际相结合,基于支持向量机算法建立了网络购物行为预测模型。通过实证分析证明,本文所提出的预测模型具有可行性以及较好的预测能力,可以帮助电商平台更好地服务用户、开拓市场、提高转化率。

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。