基于数据挖掘的电商平台促销选品研究
这是一篇关于促销选品,数据挖掘,随机森林,Xgboost,Word2vec的论文, 主要内容为随着中国互联网电商的迅猛发展,全民网购现象已然存在,但随着中国电商体系发展成熟,用户红利开始消失,推出促销节日等形式成为电商平台降低获客成本、增加收益的关键手段,而在这过程中如何合理选择商品进行促销对于平台来说是非常重要的环节。但是目前的电商平台在日常促销选品中,由于运营人员运营水平参差不齐、所负责的商品数量庞大,因而平台推出商品进行促销时无法做到优中选优、或者局部选优,进而无法全盘布局,导致电商平台资源无法合理配置,使得电商平台的促销效果不佳。因此探究一个电商平台在做促销活动时如何完成一站式线上选品策略,并针对影响其促销的因素进一步分析是电商平台目前亟待解决的一个问题。本文先对我国的电商平台市场及促销现状进行了论述,分析了可能会影响电商平台在促销时做商品选择的影响因素如一周优惠力度以及选择购买促销商品用户特点等,进而探讨了利用大数据技术构建电商平台智能选品模型的构建。接着本文应用了国内某大型知名S电商平台的用户端交易历史数据以及运营端的商品、活动信息数据,以数据挖掘方式以及机器学习算法为实现电商平台智能化运营构建了促销选品方案。具体包括利用随机森林、xgboost算法对促销期间平台商品的总交易金额GMV进行预测,从GMV预测结果中,选择top N商品作为主候选商品,并创新性地利用自然语言处理领域的词嵌入工具word2vec来识别主候选商品对应关联商品,进而得到了关联商品列表,供电商平台业务运营人员在促销场景下进行选择。本文提出的电商促销选品是基于商品画像、商品相似相关模型,从商品、商品组合的GMV角度入手,考虑商品的潜在共现关系,构建智能选品模型为促销活动提供较优的商品(商品组合),从而保障促销资源的合理配置及促销效果的正常、以及超预期表现。
基于数据挖掘的电商平台促销选品研究
这是一篇关于促销选品,数据挖掘,随机森林,Xgboost,Word2vec的论文, 主要内容为随着中国互联网电商的迅猛发展,全民网购现象已然存在,但随着中国电商体系发展成熟,用户红利开始消失,推出促销节日等形式成为电商平台降低获客成本、增加收益的关键手段,而在这过程中如何合理选择商品进行促销对于平台来说是非常重要的环节。但是目前的电商平台在日常促销选品中,由于运营人员运营水平参差不齐、所负责的商品数量庞大,因而平台推出商品进行促销时无法做到优中选优、或者局部选优,进而无法全盘布局,导致电商平台资源无法合理配置,使得电商平台的促销效果不佳。因此探究一个电商平台在做促销活动时如何完成一站式线上选品策略,并针对影响其促销的因素进一步分析是电商平台目前亟待解决的一个问题。本文先对我国的电商平台市场及促销现状进行了论述,分析了可能会影响电商平台在促销时做商品选择的影响因素如一周优惠力度以及选择购买促销商品用户特点等,进而探讨了利用大数据技术构建电商平台智能选品模型的构建。接着本文应用了国内某大型知名S电商平台的用户端交易历史数据以及运营端的商品、活动信息数据,以数据挖掘方式以及机器学习算法为实现电商平台智能化运营构建了促销选品方案。具体包括利用随机森林、xgboost算法对促销期间平台商品的总交易金额GMV进行预测,从GMV预测结果中,选择top N商品作为主候选商品,并创新性地利用自然语言处理领域的词嵌入工具word2vec来识别主候选商品对应关联商品,进而得到了关联商品列表,供电商平台业务运营人员在促销场景下进行选择。本文提出的电商促销选品是基于商品画像、商品相似相关模型,从商品、商品组合的GMV角度入手,考虑商品的潜在共现关系,构建智能选品模型为促销活动提供较优的商品(商品组合),从而保障促销资源的合理配置及促销效果的正常、以及超预期表现。
基于数据挖掘的孕期高血压研究
这是一篇关于孕期高血压,数据挖掘,随机森林,Xgboost,融合模型的论文, 主要内容为妊娠高血压及其并发症作为孕产妇死亡的第二大影响因素,给孕产妇和新生儿带来严重威胁。该疾病多于妊娠20周后的高血压、蛋白尿为显著特征,同时损害身体中其它器官和系统,不仅会影响胎儿母体内生长发育,甚至会造成母婴死亡,是导致孕产妇和胎儿死亡的主要原因之一。目前,业内还没有研究能够完全明确其发病机制和影响因素。在这一背景下,本文采用数据挖掘的方法,对孕期高血压展开研究。论文的内容主要分为三个部分:(1)基于随机森林和xgboost的妊娠高血压研究第一部分首先对孕期高血压数据进行预处理,包括数据清洗,去重,处理缺失数据和属性规约等,最后进行数据转换和建模分析。本章使用了随机森林和Xgboost两种机器学习模型对孕期高血压数据进行建模分析并对特征进行了评分。实验发现血压和病人身高体重指数的特征分数比钙元素,钠元素,红细胞数目和血红蛋白的特征分数大,在疾病的预测中起到很大的作用。我们发现随机森林模型准确率为82.5%,比XgBoost高约3个百分点,但是XgBoost训练速度比随机森林要快。(2)基于融合模型的妊娠高血压分类预测鉴于传统模型无法完全发现孕期高血压数据潜在的规律,为了发挥各种模型的优点,提高分类预测的准确性,本章提出了一种基于随机森林和Xgboost的孕期高血压融合模型,使用了集成学习中Stacking的双层结构。经实验,融合模型的准确率约为83.68%,相较于单一模型预测的准确度更高。融合模型对数据有更好的解析力而且模型性能更好,但是训练速度要慢。总体来说数据挖掘可以应用于医学疾病的研究。(3)基于java web的孕期数据采集预测系统这一部分使用java web相关技术实现了一个孕期数据采集预测系统。孕期数据采集预测系统使用了当前广泛应用于互联网行业的JavaScript、JQuery和Bootstrap技术以及Spring、SpringMVC和Mybatis开源框架,结合成熟的MySQL数据库技术开发而成。系统提供了登录注册,数据录入查询修改和数据统计功能,并且开发了管理员权限来统一管理整个系统数据,并在管理员界面集成了融合模型算法实现了孕期高血压疾病的预测。
基于数据挖掘的孕期高血压研究
这是一篇关于孕期高血压,数据挖掘,随机森林,Xgboost,融合模型的论文, 主要内容为妊娠高血压及其并发症作为孕产妇死亡的第二大影响因素,给孕产妇和新生儿带来严重威胁。该疾病多于妊娠20周后的高血压、蛋白尿为显著特征,同时损害身体中其它器官和系统,不仅会影响胎儿母体内生长发育,甚至会造成母婴死亡,是导致孕产妇和胎儿死亡的主要原因之一。目前,业内还没有研究能够完全明确其发病机制和影响因素。在这一背景下,本文采用数据挖掘的方法,对孕期高血压展开研究。论文的内容主要分为三个部分:(1)基于随机森林和xgboost的妊娠高血压研究第一部分首先对孕期高血压数据进行预处理,包括数据清洗,去重,处理缺失数据和属性规约等,最后进行数据转换和建模分析。本章使用了随机森林和Xgboost两种机器学习模型对孕期高血压数据进行建模分析并对特征进行了评分。实验发现血压和病人身高体重指数的特征分数比钙元素,钠元素,红细胞数目和血红蛋白的特征分数大,在疾病的预测中起到很大的作用。我们发现随机森林模型准确率为82.5%,比XgBoost高约3个百分点,但是XgBoost训练速度比随机森林要快。(2)基于融合模型的妊娠高血压分类预测鉴于传统模型无法完全发现孕期高血压数据潜在的规律,为了发挥各种模型的优点,提高分类预测的准确性,本章提出了一种基于随机森林和Xgboost的孕期高血压融合模型,使用了集成学习中Stacking的双层结构。经实验,融合模型的准确率约为83.68%,相较于单一模型预测的准确度更高。融合模型对数据有更好的解析力而且模型性能更好,但是训练速度要慢。总体来说数据挖掘可以应用于医学疾病的研究。(3)基于java web的孕期数据采集预测系统这一部分使用java web相关技术实现了一个孕期数据采集预测系统。孕期数据采集预测系统使用了当前广泛应用于互联网行业的JavaScript、JQuery和Bootstrap技术以及Spring、SpringMVC和Mybatis开源框架,结合成熟的MySQL数据库技术开发而成。系统提供了登录注册,数据录入查询修改和数据统计功能,并且开发了管理员权限来统一管理整个系统数据,并在管理员界面集成了融合模型算法实现了孕期高血压疾病的预测。
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Xgboost方法的优惠券使用预测研究
这是一篇关于优惠券使用预测,机器学习,Xgboost的论文, 主要内容为这些年我国的互联网电商在不断发展以及升级,电商平台作为其中的主要组成部分,经常发动各种营销。优惠券变成电商平台发动促销的主要的一种方式。优惠券作为一种常见的促销方式,在规定的时间日期内购买相应的商品类型和额度的商品时,结算时满足一定条件时可以减免一定金额。通过发放优惠券,促进并引导用户购买相应的商品,在下单的时候抵扣一定的金额,达到促进销售、提高客流量的目标。优惠券在线上和线下,适用范围都非常广泛。如外卖平台发的外卖券、滴滴发的专车券、淘宝口碑的优惠券等。为了使预测精度和泛化性提高一些,实验中不仅通过Xgboost模型进行预测,而且通过GBDT等其他模型进行预测,并融合Xgboost和其他模型,提高预测优惠券使用的准确率,本论文集成学习方式,并结合特征工程,利用GBDT模型与Xgboost进行模型融合,并通过参数调优优化其性能和准确率。通过试验收获结论,获得的最终融合模型可调高优惠券使用情况预测的精度和泛化能力。
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