基于商品评论信息的用户行为研究
这是一篇关于主题模型,社区检测,密度峰值,情感分析,购买预测的论文, 主要内容为近年来,电商平台购物越来越成为人们进行商品购买的一个主要渠道。随着用户对电商平台使用的不断增加,在电商平台上留下了关于用户商品购买行为的海量数据,对这些行为数据进行挖掘与分析,不管是对用户还是商家来讲都是非常重要的。本文通过对电商平台的海量行为数据进行分析,获得用户购买商品的主题倾向,用户的社区偏好和用户的购买倾向等信息,这些信息可帮助商家进行商品促销与仓库备货,也可为用户按需购买商品提供便利。基于此本文主要从三个方面进行研究,具体如下:1.针对短文本由于缺乏足够的上下文信息,使得在应用传统主题模型进行短文本主题挖掘时产生数据稀疏的问题,本文提出一种基于语义增强的短文本主题模型算法。算法将DMM(Dirichlet Multinomial Mixture)与词嵌入模型相结合,通过训练全局词嵌入与局部词嵌入分别获得词的向量表示;随后融合全局词嵌入向量与局部词嵌入向量计算词向量间的语义相关度,构建主题词的语义相关词集,并计算主题词的相关词权重;然后通过主题相关词权重进行词的语义增强计算,最终实现词语的主题模型挖掘。实验表明,本文提出的短文本主题模型在主题一致性表示上更准确,且提升了模型在短文本上的分类正确率。2.针对密度峰值算法在社区划分应用中出现的由于截断距离的选取与仅考虑社区网络拓扑结构导致的社区划分不准确的问题,提出一种融合用户的结点属性和所在网络的拓扑结构的密度峰值社区检测算法。算法首先利用用户网络拓扑结构计算用户结点与其直接邻居与间接邻居的度,用度来表示结点间的局部密度;然后将用户对商品的评论信息主题偏好作为用户结点的属性,结合网络拓扑结构计算用户间的相似度并用其表示用户间的相对距离;最后选出关键结点作为社区的中心结点并完成社区划分。实验表明,提出的算法在ACC指标与NMI指标上均优于基线模型算法,且提高了电商网络平台上社区检测算法的准确度,实现了高效的社区划分。3.针对目前大多数用户购买行为预测只是利用用户对商品的浏览查看操作,对商品的收藏行为以及将商品加入到购物车中的行为,而很少对电商平台上用户的评论信息进行分析的问题,本文提出一种利用用户商品评论信息的情感极性与用户社区影响力进行用户购买行为预测的方法。方法首先利用基于词典的情感分析方法获得用户对商品的购买情感极性,然后获取用户所在社区中的用户影响力;采用基于模糊性技术整合用户的购买情感极性与社区影响力,从而对用户购买情感极性进行最后计算;最后根据计算结果对用户的商品购买行为进行预测。实验表明,本章所提出的方法相比于传统的用户购买行为预测方法能更客观、更准确地获得用户所传达的情感极性,并在用户购买行为预测方面比基线模型有更好的预测精确度。
基于多模型融合的电商用户购买行为预测研究
这是一篇关于用户行为,购买预测,集成学习,模型融合的论文, 主要内容为随着互联网的不断发展,我国的电商平台已经连续7年成为全球最大的网络零售购物市场。电商平台规模不断扩大,涉及的领域也不断地扩大,给人们的衣食住行带来极大改变和便利,人们也越来越离不开电商平台提供的商品和服务。然而在电商平台不断壮大和在国民经济发展中的地位不断提升,电子商务发展也面临着许多问题。其中一个问题是,随着信息技术和电商平台的快速发展和电商平台商品种类的增长,电商平台不仅给用户带来便捷的产品和服务,而且带来了海量的数据增长。面对着不断产生的庞杂数据,加大了平台用户在这些海量数据中快速且准确地定位到自己心仪商品的难度。同时在互联网快速发展下,电商平台的用户正在趋于饱和,亟需找到新的增长点。而且面对2020年上半年突如其来的新冠疫情,电商平台销售额增速进一步放缓,这更需要企业重视已有的用户流量,积极争取和挖掘这些用户流量的潜在价值。而了解电商平台已有用户在未来一段时间内购买意图,有助于电商平台对用户实施更高效和准确的个性化商品推荐和营销手段,为电商平台带来更大的商业价值。本文首先对于电商平台在商品推荐系统和用户的购买预测的研究领域中进行准备,详细介绍了国内外的研究现状和研究结果,同时对该领域被广泛应用的机器学习模型进行详细的描述,如广泛应用于各大电商平台的商品推荐系统:协同过滤算法,常见的分类算法模型,例如逻辑回归算法模型、支持向量机算法模型同时还有随机森林算法模型,集成学习算法:LightGBM、XGBoost和CatBoost模型,介绍了上述模型的理论基础和模型框架。进一步选取了某电商平台的实际用户操作数据集,对数据集进行探索性分析,了解各个属性和用户购买行为之间的关系。深入研究了数据处理、数据的特征提取与选择和数据特征构建的相关理论和技术,对获取的数据集的缺省值和异常值进行处理,构建数据集的基本特征和关系关联特征,对部分特征进行独热编码的特征处理,同时应用词向量处理word2vec模型对部分特征进行特征向量化处理。最终数据集共提取出156维的特征向量。最后构建用户购买行为预测模型,来预测用户未来一段时间的购买行为。首先建立单一的模型进行预测,单一模型有逻辑回归、支持向量机、随机森林、LightGBM、XGBoost和CatBoost。之后对于预测效果较好的3个模型进行硬投票模式的Voting融合,同时依据Stacking模型融合原理,选取随机森林、LightGBM和CatBoost模型作为第一层,逻辑回归模型作为第二层,构建多个融合模型进行对比,筛选出效果较好的Stacking模型融合方法。实验结果表明,筛选后的Stacking模型融合的算法,在用户购买行为预测上相较于其他方法有较好的预测结果。
基于行为数据图形化与深度学习的购买行为预测研究
这是一篇关于数据图形化,用户行为分析,购买预测,深度学习,图像识别的论文, 主要内容为随着互联网的发展,电子商务在中国的发展自上个世纪90年代的初露头角,在经过近30多年的发展后,已然成为了我国经济的重要支柱产业。然而我国电子商务发展早已经由增量市场转为存量市场,用户增长量已经开始下降,对于如何提升用户的购买转化率、提升对用户的购买预测准确度成了企业们当务之急。庞大的用户量给企业带来的不仅是利润还有海量的用户信息,从用户行为信息有效提取行为特征,提升用户对商品的购买预测准确度,成了各大电商企业着大力解决的问题。本文首先根据时间序列分析、数据图形化以及卷积神经网络三个方面理论研究入手,分析当前行为分析研究中对于时间序列研究的现状:与当前以时间滑窗为主流的时序性研究方法不同,于是本文希望提出新的时间序列研究思路,使用基于行为图形数据、借助深度学习技术的强大功能,解决购买行为预测的问题。本文采用的数据集来自某电商平台提供的真实脱敏数据共计4类6个数据集,对四类数据集进行数据探索后,对数据进行预处理,处理掉无效数据,然后使用深度清理的方式筛选出对于研究具有价值的活跃用户,活跃用户数量29070位,相关行为数据集行为数量为34456272条,形成最终数据集。通过自创的行为序列抽取办法,将每位用户对每件商品的完整行为序列提取出来,确保时序完整性。然后根据最终数据集与预测需求进行特征工程,提出四类特征:用户特征、商品特征、用户行为特征、评论特征,共计21个特征。结合四种图形的优缺点和原始数据集中的数据特征,提出的数据图形化形式为:彩带纹理图,将行为序列用图像表达。关于预测模型的构建,本研究选用在图像识别问题中常用的Res Net50模型。设置原始图片样本集和使用混合采样后的处理样本集进行对比。并在训练过程中获得预测准确率最好的学习率、抓取批量、训练回合数三个超参数组合。对最终训练得到的模型效果评估:(1)与动辄上百的特征维度相比较,本文提取出完整用户行为序列,并基于用户、商品、行为、评论设置共计21维特征。(2)行为序列图形化处理,利用图表达行为特征,深度学习图像识别所形成的预测模型与其他类型的预测模型相比较,在准确度上并没有明显劣势。(3)在数据预处理之前所作图像与预处理后所的图像分别做预测模型训练,发现混合采样后的样本集所得预测模型准确度高于未处理所作图像。证明图像作为一种凸显特征的表达形式,可以在用户的行为预测中发挥作用。(4)基于实验环境的考量,使用网格搜索的方法对模型超参数进行调优,当学习率为0.0001,训练回合数设置为200,批量大小设置为64时模型预测效果最优,在测试集上准确率为0.801。
基于C2M数据的目标用户特征分析及购买预测研究
这是一篇关于购买预测,用户特征分析,精准营销,C2M的论文, 主要内容为当今社会,人类已经步入了信息时代,数据即价值,尤其是在电子商务领域,高质量数据的分析运用能够给企业营销强有力的支持。C2M是一种新兴的电子商务模式,它是Customer-to-Manufacturer(用户直连制造)的缩写,能够缩短供应链,使生产端直接触达消费者。在某电商平台的C2M模式下,可以实现新品由消费者到厂商的反向定制。在新品完成研发后有一环节,通过试验方式在同一时间推送新品的购物页面,获取用户的购买意愿,可以得到高质量的调研数据,本文将这一环节简称为C2M新品调研。本文以C2M新品调研数据作为基础,根据用户在新品购物页面的行为,将其分为购买用户(目标用户)及未购买用户,结合用户的基本属性、平台属性、消费行为数据,对不同特征用户的购买意愿作出预测,使用差异化的营销策略,让制造者能够更精准的对话消费者;分析新品的目标用户特征,进一步锁定目标用户群体,更清晰的了解产品在真正上市后的用户市场,在新型供应链下实现生产端与消费者的联通,为平台与制造商创造更多的营收。本文工作概扩如下:(1)介绍C2M新品调研是如何设计试验,以得到用户的真实反馈,并对比其他用户反馈数据的获取方式,分析其数据优势;(2)基于C2M某新品调研数据,对不同特征的用户是否会购买此新品作出预测。因为数据为不平衡数据集,本文将八种不同采样方法分别与Logistic Regression模型、XGBoost模型、CatBoost模型进行组合,实证分析表明,基于F1值和ROC曲线,最优模型分别为NCR+CB模型、RENN+XGB模型;(3)对新品的目标用户进行特征分析,根据购买预测模型输出的重要特征进行K-modes聚类,将目标用户细分为四类群体,结论可用于精准营销;(4)针对C2M新品调研数据的特点,总结整体分析流程。通过本文研究,探索出了一套完整的分析流程,希望可以给其他C2M新品的精准营销提供借鉴意义。
基于多模型融合的电商用户购买行为预测研究
这是一篇关于用户行为,购买预测,集成学习,模型融合的论文, 主要内容为随着互联网的不断发展,我国的电商平台已经连续7年成为全球最大的网络零售购物市场。电商平台规模不断扩大,涉及的领域也不断地扩大,给人们的衣食住行带来极大改变和便利,人们也越来越离不开电商平台提供的商品和服务。然而在电商平台不断壮大和在国民经济发展中的地位不断提升,电子商务发展也面临着许多问题。其中一个问题是,随着信息技术和电商平台的快速发展和电商平台商品种类的增长,电商平台不仅给用户带来便捷的产品和服务,而且带来了海量的数据增长。面对着不断产生的庞杂数据,加大了平台用户在这些海量数据中快速且准确地定位到自己心仪商品的难度。同时在互联网快速发展下,电商平台的用户正在趋于饱和,亟需找到新的增长点。而且面对2020年上半年突如其来的新冠疫情,电商平台销售额增速进一步放缓,这更需要企业重视已有的用户流量,积极争取和挖掘这些用户流量的潜在价值。而了解电商平台已有用户在未来一段时间内购买意图,有助于电商平台对用户实施更高效和准确的个性化商品推荐和营销手段,为电商平台带来更大的商业价值。本文首先对于电商平台在商品推荐系统和用户的购买预测的研究领域中进行准备,详细介绍了国内外的研究现状和研究结果,同时对该领域被广泛应用的机器学习模型进行详细的描述,如广泛应用于各大电商平台的商品推荐系统:协同过滤算法,常见的分类算法模型,例如逻辑回归算法模型、支持向量机算法模型同时还有随机森林算法模型,集成学习算法:LightGBM、XGBoost和CatBoost模型,介绍了上述模型的理论基础和模型框架。进一步选取了某电商平台的实际用户操作数据集,对数据集进行探索性分析,了解各个属性和用户购买行为之间的关系。深入研究了数据处理、数据的特征提取与选择和数据特征构建的相关理论和技术,对获取的数据集的缺省值和异常值进行处理,构建数据集的基本特征和关系关联特征,对部分特征进行独热编码的特征处理,同时应用词向量处理word2vec模型对部分特征进行特征向量化处理。最终数据集共提取出156维的特征向量。最后构建用户购买行为预测模型,来预测用户未来一段时间的购买行为。首先建立单一的模型进行预测,单一模型有逻辑回归、支持向量机、随机森林、LightGBM、XGBoost和CatBoost。之后对于预测效果较好的3个模型进行硬投票模式的Voting融合,同时依据Stacking模型融合原理,选取随机森林、LightGBM和CatBoost模型作为第一层,逻辑回归模型作为第二层,构建多个融合模型进行对比,筛选出效果较好的Stacking模型融合方法。实验结果表明,筛选后的Stacking模型融合的算法,在用户购买行为预测上相较于其他方法有较好的预测结果。
基于Spark的模型融合方法在用户购买行为预测中的应用研究
这是一篇关于Spark,大数据,模型融合,购买预测的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,电子商务的发展已经覆盖到了生活中的每个角落,电商平台的用户也迎来了爆炸式的增长。电商平台制定了许多策略来实现收益的最大化,其中最为常见的方法就是对平台用户的历史行为数据进行研究和分析,并通过这些用户的历史行为特征来推测其未来的购买行为。许多用户的日常网购习惯都有迹可循,都会不经意的通过商家平台APP进行一系列操作并最终发生购买行为。通过电商平台的用户历史脱敏数据来建立一套适用于用户购买预测的机器学习模型系统框架,可以起到优化推荐系统并提高转化率的作用,不仅可以帮助平台取得更高的收益,而且也能让商家节省更多的广告投入支出。本文的研究内容主要包括:(1)基于电商真实数据进行了初步的探索和分析,采用剔除异常值等方式进行预处理,并通过对于用户日常行为的分析构建历史消费行为特征和用户特征,将处理后的特征进行聚合。(2)针对传统的随机森林算法训练结果中存在较多AUC指标较低的子树以及部分决策树差异较小的问题,提出一种基于AUC筛选与聚类优化决策树的改进随机森林算法GTCRF(GMM-based Trees Clustering Random Forest)。实验表明该改进的算法与传统随机森林算法相比精度更优,极大地缩小了模型并提高了模型的预测速度。(3)针对普通单机环境下无法高效地处理海量数据以及传统模型融合方法效率低下的问题,本文基于Spark分布式计算框架设计了基于Spark的分布式模型融合管道方法。实验表明模型融合方法预测精度更好,该方法不仅可以在预测各项指标取得一定的提升,也适用于大数据场景下的并行计算拓展。
基于Spark的模型融合方法在用户购买行为预测中的应用研究
这是一篇关于Spark,大数据,模型融合,购买预测的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,电子商务的发展已经覆盖到了生活中的每个角落,电商平台的用户也迎来了爆炸式的增长。电商平台制定了许多策略来实现收益的最大化,其中最为常见的方法就是对平台用户的历史行为数据进行研究和分析,并通过这些用户的历史行为特征来推测其未来的购买行为。许多用户的日常网购习惯都有迹可循,都会不经意的通过商家平台APP进行一系列操作并最终发生购买行为。通过电商平台的用户历史脱敏数据来建立一套适用于用户购买预测的机器学习模型系统框架,可以起到优化推荐系统并提高转化率的作用,不仅可以帮助平台取得更高的收益,而且也能让商家节省更多的广告投入支出。本文的研究内容主要包括:(1)基于电商真实数据进行了初步的探索和分析,采用剔除异常值等方式进行预处理,并通过对于用户日常行为的分析构建历史消费行为特征和用户特征,将处理后的特征进行聚合。(2)针对传统的随机森林算法训练结果中存在较多AUC指标较低的子树以及部分决策树差异较小的问题,提出一种基于AUC筛选与聚类优化决策树的改进随机森林算法GTCRF(GMM-based Trees Clustering Random Forest)。实验表明该改进的算法与传统随机森林算法相比精度更优,极大地缩小了模型并提高了模型的预测速度。(3)针对普通单机环境下无法高效地处理海量数据以及传统模型融合方法效率低下的问题,本文基于Spark分布式计算框架设计了基于Spark的分布式模型融合管道方法。实验表明模型融合方法预测精度更好,该方法不仅可以在预测各项指标取得一定的提升,也适用于大数据场景下的并行计算拓展。
基于流数据挖掘的客户细分研究
这是一篇关于客户细分,购买预测,流数据,概念漂移,分类算法,聚类算法的论文, 主要内容为客户细分工作在保持存量客户,发掘潜在用户以及差异化营销方面发挥着重要的作用,不断变化的客群特征要求客户细分需要有较强的时效性,要求管理人员动态调整客群划分,这需要快速和准确的划分策略予以支持。随着数字经济的发展,互联网企业积累了大量的数据资源,应用大数据和机器学习方法开展客户细分及购买倾向预测工作,并取得了显著的效果。但是海量和快速更新的数据,使得静态数据挖掘算法的训练产生了巨大的计算和储存空间开支。而基于流数据的增量更新算法能够在有限储存占用及单次扫描的约束下完成聚类和分类等挖掘工作,且能够在海量数据实时更新的条件下动态调整算法的决策规则。基于以上问题,本文开发并改进了一种先聚类后基于聚群结构进行近邻分类的流数据分类算法,以实现分类问题增量更新任务,同时捕获群体结构变化特征。经过模拟和真实数据集的测试,实验结果表明该方法能够较好的对流数据进行聚群划分,及时有效地捕获数据流的偏移,在流数据分类问题上有着较好的表现。进一步将该方法应用于电商平台的用户点击流数据中,用于发现群体聚群特征,并在聚群的基础上进行分类预测,找出各聚群中购买倾向较高的用户群体,为电商平台的营销方向和对象提供参考,结果表明该算法能够有效预测用户的购买倾向,能够辅助决策人员制定有针对性的营销策略。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码工厂 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/49137.html
