基于XGBoost的O2O优惠券使用预测研究及应用
这是一篇关于O2O,优惠券,特征构造,特征选择,XGBoost的论文, 主要内容为近年来,随着电商行业的蓬勃发展,越来越多的人关注O2O(Online To Offline)电子商务模式。优惠券作为O2O模式吸引顾客的一种重要营销手段,常被商家和电商平台所采用。然而,优惠券被发放后,无法预估用户是否会使用该优惠券,可能会造成资源的浪费等问题。只有通过分析用户的历史消费行为,提前判断该用户是否会使用优惠券,以此作为优惠券的发放依据,才能在减少浪费资源的同时提高营销能力。所以,对优惠券的使用预测研究具有一定的现实应用意义。本文应用特征工程完成了数据集上的特征构造,提出了一种特征选择算法MIRFS(Mutual Information-Random Forest-Sequential Backward Selection),并使用该算法对所构造的特征实施了特征选择。为解决正负样本不平衡问题,基于XGBoost算法提出了一种预测算法BG-XGBoost(Balanced Bagging Classifier&Genetic AlgorithmXGBoost),并基于此算法构建了O2O优惠券使用预测模型。最后,设计并实现了O2O优惠券使用预测系统。本文的主要研究内容如下:(1)对O2O优惠券的研究背景、研究意义以及国内外研究现状进行分析;研究了数据挖掘技术、特征工程技术及其相关算法的理论与原理。(2)对原数据集进行数据预处理、打标以及划分,并对预处理后的数据集进行数据统计分析和可视化分析。基于原始特征结合数据分析结果进行特征构造,得到5个基础特征群(即用户特征群、商家特征群、优惠券特征群、时间特征群和距离特征群)和2个组合特征群(即用户-优惠券特征群和用户-商家特征群),共计111个特征。(3)提出了一种特征选择算法MIRFS,并利用该算法对所构造的111个特征进行特征选择,从中选择出48个评价得分高的特征。为了验证MIRFS算法的有效性,基于特征选择前后的样本数据,采用AUC、F1值和训练时间等评估指标,选择XGBoost、Random Forest、GBDT和Light GBM四种算法进行了建模对比。实验结果表明,四个算法在使用MIRFS特征选择后的样本数据上的分类性能均得到了一定的提升。(4)为处理正负样本不平衡问题,提出一种基于XGBoost的BG-XGBoost预测算法,并以此构建了O2O优惠券使用预测模型。实验结果表明,使用BG-XGBoost算法构建的预测模型,AUC达到了0.8642,提升了1.41%,F1值提高了6.39%,说明本文提出的BG-XGBoost算法比其他集成学习算法能够更好地处理正负样本不平衡问题。(5)设计并实现了一个O2O优惠券使用预测系统。
基于XGBoost的O2O优惠券使用预测研究及应用
这是一篇关于O2O,优惠券,特征构造,特征选择,XGBoost的论文, 主要内容为近年来,随着电商行业的蓬勃发展,越来越多的人关注O2O(Online To Offline)电子商务模式。优惠券作为O2O模式吸引顾客的一种重要营销手段,常被商家和电商平台所采用。然而,优惠券被发放后,无法预估用户是否会使用该优惠券,可能会造成资源的浪费等问题。只有通过分析用户的历史消费行为,提前判断该用户是否会使用优惠券,以此作为优惠券的发放依据,才能在减少浪费资源的同时提高营销能力。所以,对优惠券的使用预测研究具有一定的现实应用意义。本文应用特征工程完成了数据集上的特征构造,提出了一种特征选择算法MIRFS(Mutual Information-Random Forest-Sequential Backward Selection),并使用该算法对所构造的特征实施了特征选择。为解决正负样本不平衡问题,基于XGBoost算法提出了一种预测算法BG-XGBoost(Balanced Bagging Classifier&Genetic AlgorithmXGBoost),并基于此算法构建了O2O优惠券使用预测模型。最后,设计并实现了O2O优惠券使用预测系统。本文的主要研究内容如下:(1)对O2O优惠券的研究背景、研究意义以及国内外研究现状进行分析;研究了数据挖掘技术、特征工程技术及其相关算法的理论与原理。(2)对原数据集进行数据预处理、打标以及划分,并对预处理后的数据集进行数据统计分析和可视化分析。基于原始特征结合数据分析结果进行特征构造,得到5个基础特征群(即用户特征群、商家特征群、优惠券特征群、时间特征群和距离特征群)和2个组合特征群(即用户-优惠券特征群和用户-商家特征群),共计111个特征。(3)提出了一种特征选择算法MIRFS,并利用该算法对所构造的111个特征进行特征选择,从中选择出48个评价得分高的特征。为了验证MIRFS算法的有效性,基于特征选择前后的样本数据,采用AUC、F1值和训练时间等评估指标,选择XGBoost、Random Forest、GBDT和Light GBM四种算法进行了建模对比。实验结果表明,四个算法在使用MIRFS特征选择后的样本数据上的分类性能均得到了一定的提升。(4)为处理正负样本不平衡问题,提出一种基于XGBoost的BG-XGBoost预测算法,并以此构建了O2O优惠券使用预测模型。实验结果表明,使用BG-XGBoost算法构建的预测模型,AUC达到了0.8642,提升了1.41%,F1值提高了6.39%,说明本文提出的BG-XGBoost算法比其他集成学习算法能够更好地处理正负样本不平衡问题。(5)设计并实现了一个O2O优惠券使用预测系统。
社交电商平台的优惠券信息质量对分享意愿的影响研究
这是一篇关于社交电商平台,优惠券,信息质量,面子倾向,分享意愿的论文, 主要内容为21世纪以来社交电商飞速发展。为了争取平台流量,各大社交电商平台都在研究如何以较小成本快速获客,经济性奖励与社会性奖励类型层出不穷,但是最根本的还是在于如何让平台用户认可平台并在其社交朋友圈迅速分享。当前优惠券分享作为一种低成本营销方式,既统合了优惠券的经济折扣性能,又能反映优惠券分享的熟人互动特性。目前各大电商平台如何快速实现优惠券裂变分享是需要研究的问题,单纯的依靠“表面”优惠已经无法吸引用户分享,在中国面子文化情境下,如何从社交电商平台优惠券信息质量角度入手,关注信息质量的哪些特性,从而提高用户的分享意愿依旧是本人研究的重点。本文在SOR模型基础上,结合社会交换理论中的理性思维,以社交电商平台用户为研究对象,探讨社交电商平台优惠券信息质量对用户分享意愿的影响因素,包含信息的真实性、表达完整性、及时性系统性能,并以感知分享价值作为中介变量,研究不同面子倾向(保护型面子倾向与获得型面子倾向)下的分享意愿机制。首先本文基于文献研究法,概括性的提出了优惠券信息质量的特征,并对变量之间的关系进行初步判断;其次在SOR模型等的理论指导下,提出了研究假设与模型;最后通过问卷调研,应用SPSS23.0统计工具对432份问卷数据展开实证分析与相关研究,并根据假设一一验证。根据结果可以明确:第一,优惠券信息质量中的信息的真实性、表达完整性、及时性、系统性能对分享意愿、感知分享价值均成正向影响;第二,感知分享价值中介了优惠券信息质量特征与分享意愿之间的关系;第三,获得型面子倾向在感知分享价值与分享意愿之间发挥了负向调节作用,而保护型面子倾向调节作用不显著。研究结论丰富了社交电商平台优惠券信息分享的研究,也对未来信息质量特征对分享意愿的研究提供了思路。实践上,基于平台在优惠券信息机制上的设计为实现快速获客提供一种新的视角。理论上,系统探究优惠券信息分享机制,从社交电商平台情境完善面子倾向在感知分享价值与分享意愿之间的研究机理,充分结合社交电商的网络外部性实现获客,提高用户的分享意愿。
移动优惠券呈现形式对优惠券使用意愿的影响研究
这是一篇关于优惠券,呈现形式,使用意愿,注意力,感知可信度的论文, 主要内容为当前网络营销形式较多,但投放具有优惠信息的广告仍然是最具有吸引力的方式,例如诸多平台采用了“社交裂变+购物优惠激励”的经营模式并在平台设计多样的优惠券呈现形式,但是消费者可能会对其真实的优惠价值存在质疑,使得该类平台出现“高活跃、高卸载”的特征,因此,仍需对优惠券呈现形式进行进一步探究,从而在多样化创新与消费者接受度中找到更加契合的平衡点。本文以不同的优惠券呈现形式作为研究对象,包括领取型和互动型两种常见的优惠券呈现形式,探究不同形式存在的优势和缺陷,从而帮助电商平台选择更为合适的优惠券投放形式。此外本文对消费者在移动购物平台使用优惠券的心理路径进行分析,有助于商家借助大数据平台对于消费者的心理进行挖掘,使得电商平台及商家更好的了解消费者的需求,进而对营销实践做出改进。本文通过对理论和已有文献的梳理,结合营销实践提出了研究假设,构建了以优惠券呈现形式为自变量,优惠券使用意愿为因变量,注意力及感知可信度为中介变量,品牌熟悉度为调节变量的研究模型。通过搭建虚拟电商平台,模拟了四种不同的实验场景,并进行分组实验;利用SPSS软件对于实验数据进行了分析,探究优惠券呈现形式对优惠券使用意愿的影响。研究发现消费者对互动型优惠券会具有较高的注意力,而对领取型优惠券具有较高的感知可信度,在此基础上发现了注意力对感知可信度的正向影响,分析了消费者的心理路径;此外品牌熟悉度在品牌与感知可信度和注意力之间存在调节作用。通过以上分析,本文提出了移动优惠券投放的策略,为电商平台及商家的可持续发展提供建议。
基于XGBoost的O2O优惠券使用预测研究及应用
这是一篇关于O2O,优惠券,特征构造,特征选择,XGBoost的论文, 主要内容为近年来,随着电商行业的蓬勃发展,越来越多的人关注O2O(Online To Offline)电子商务模式。优惠券作为O2O模式吸引顾客的一种重要营销手段,常被商家和电商平台所采用。然而,优惠券被发放后,无法预估用户是否会使用该优惠券,可能会造成资源的浪费等问题。只有通过分析用户的历史消费行为,提前判断该用户是否会使用优惠券,以此作为优惠券的发放依据,才能在减少浪费资源的同时提高营销能力。所以,对优惠券的使用预测研究具有一定的现实应用意义。本文应用特征工程完成了数据集上的特征构造,提出了一种特征选择算法MIRFS(Mutual Information-Random Forest-Sequential Backward Selection),并使用该算法对所构造的特征实施了特征选择。为解决正负样本不平衡问题,基于XGBoost算法提出了一种预测算法BG-XGBoost(Balanced Bagging Classifier&Genetic AlgorithmXGBoost),并基于此算法构建了O2O优惠券使用预测模型。最后,设计并实现了O2O优惠券使用预测系统。本文的主要研究内容如下:(1)对O2O优惠券的研究背景、研究意义以及国内外研究现状进行分析;研究了数据挖掘技术、特征工程技术及其相关算法的理论与原理。(2)对原数据集进行数据预处理、打标以及划分,并对预处理后的数据集进行数据统计分析和可视化分析。基于原始特征结合数据分析结果进行特征构造,得到5个基础特征群(即用户特征群、商家特征群、优惠券特征群、时间特征群和距离特征群)和2个组合特征群(即用户-优惠券特征群和用户-商家特征群),共计111个特征。(3)提出了一种特征选择算法MIRFS,并利用该算法对所构造的111个特征进行特征选择,从中选择出48个评价得分高的特征。为了验证MIRFS算法的有效性,基于特征选择前后的样本数据,采用AUC、F1值和训练时间等评估指标,选择XGBoost、Random Forest、GBDT和Light GBM四种算法进行了建模对比。实验结果表明,四个算法在使用MIRFS特征选择后的样本数据上的分类性能均得到了一定的提升。(4)为处理正负样本不平衡问题,提出一种基于XGBoost的BG-XGBoost预测算法,并以此构建了O2O优惠券使用预测模型。实验结果表明,使用BG-XGBoost算法构建的预测模型,AUC达到了0.8642,提升了1.41%,F1值提高了6.39%,说明本文提出的BG-XGBoost算法比其他集成学习算法能够更好地处理正负样本不平衡问题。(5)设计并实现了一个O2O优惠券使用预测系统。
基于XGBoost的O2O优惠券使用预测研究及应用
这是一篇关于O2O,优惠券,特征构造,特征选择,XGBoost的论文, 主要内容为近年来,随着电商行业的蓬勃发展,越来越多的人关注O2O(Online To Offline)电子商务模式。优惠券作为O2O模式吸引顾客的一种重要营销手段,常被商家和电商平台所采用。然而,优惠券被发放后,无法预估用户是否会使用该优惠券,可能会造成资源的浪费等问题。只有通过分析用户的历史消费行为,提前判断该用户是否会使用优惠券,以此作为优惠券的发放依据,才能在减少浪费资源的同时提高营销能力。所以,对优惠券的使用预测研究具有一定的现实应用意义。本文应用特征工程完成了数据集上的特征构造,提出了一种特征选择算法MIRFS(Mutual Information-Random Forest-Sequential Backward Selection),并使用该算法对所构造的特征实施了特征选择。为解决正负样本不平衡问题,基于XGBoost算法提出了一种预测算法BG-XGBoost(Balanced Bagging Classifier&Genetic AlgorithmXGBoost),并基于此算法构建了O2O优惠券使用预测模型。最后,设计并实现了O2O优惠券使用预测系统。本文的主要研究内容如下:(1)对O2O优惠券的研究背景、研究意义以及国内外研究现状进行分析;研究了数据挖掘技术、特征工程技术及其相关算法的理论与原理。(2)对原数据集进行数据预处理、打标以及划分,并对预处理后的数据集进行数据统计分析和可视化分析。基于原始特征结合数据分析结果进行特征构造,得到5个基础特征群(即用户特征群、商家特征群、优惠券特征群、时间特征群和距离特征群)和2个组合特征群(即用户-优惠券特征群和用户-商家特征群),共计111个特征。(3)提出了一种特征选择算法MIRFS,并利用该算法对所构造的111个特征进行特征选择,从中选择出48个评价得分高的特征。为了验证MIRFS算法的有效性,基于特征选择前后的样本数据,采用AUC、F1值和训练时间等评估指标,选择XGBoost、Random Forest、GBDT和Light GBM四种算法进行了建模对比。实验结果表明,四个算法在使用MIRFS特征选择后的样本数据上的分类性能均得到了一定的提升。(4)为处理正负样本不平衡问题,提出一种基于XGBoost的BG-XGBoost预测算法,并以此构建了O2O优惠券使用预测模型。实验结果表明,使用BG-XGBoost算法构建的预测模型,AUC达到了0.8642,提升了1.41%,F1值提高了6.39%,说明本文提出的BG-XGBoost算法比其他集成学习算法能够更好地处理正负样本不平衡问题。(5)设计并实现了一个O2O优惠券使用预测系统。
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