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。
基于客户旅程分析的淘宝用户购买行为预测研究
这是一篇关于客户旅程分析,购买预测,GBDT,逻辑回归,模型融合的论文, 主要内容为随着互联网和数字技术的快速发展,用户正在尝试前所未有的自由来定义他们的购物旅程,并发现比以往任何时候都更容易在不同的购物阶段切换和整合实体和数字渠道,从搜索到购买,直到购买后阶段。越来越多的消费者成为多渠道购物者,因为他们同时搜索信息,并通过在特定时刻最优化其购物需求的多种渠道做出购买决定。反过来,这些客户需要零售商采取新的和具体的方法,旨在将公司的触角伸向尽可能多的渠道,从而最大限度地增加与客户完成交易的机会。在零售商提供无缝渠道体验的日益努力推动下,我们会通过不同的渠道和设备跟企业产生互动,如网页、手机软件、实时聊天和社交媒体等,由此带来的消费者行为不确定性也与日俱增。正因如此,客户旅程变得无比的复杂与多变。客户旅程是指消费者的购买行为过程。通常来说,用户都会经历从认知到兴趣,再转化为购买乃至忠诚的购买过程。本文将日益复杂的客户旅程进行量化,对贯穿全触点、全周期的客户行为和动机进行分析,并对客户的未来行为进行预测,为实现顾客价值提供了支撑和帮助。首先,本文以淘宝用户2017年11月27日至12月3日的行为数据为研究基础,将客户旅程概念化为用户的一系列行为过程,即点击浏览、加入购物车、收藏以及购买决定。然后基于AIPL消费者旅程模型,探索用户每段旅程的行为规律和偏好特征信息,为预测用户购买决策提供了特征准备。同时,借助“消费者时刻”这一概念,提炼出客户旅程每个步骤中涉及的关键营销指标,紧扣这些指标来分析用户的行为特征。最后,基于RFM模型对客户进行分类,根据用户的购买时间间隔和购买频次将用户分成发展用户、价值用户、保持用户和挽留用户,由此可以按照用户标签进行个性化营销。其次,我们整合每个用户的购买旅程行为信息,从中提取潜在的行为特征信息,对用户的购买行为进行预测。本文将用户的购买预测问题转化为机器学习中的二分类问题,基于客户旅程分析构建模型特征指标。由于样本数据不均衡,我们使用对负样本分别进行k-means聚类和下采样,在不影响特征充分性的基础上解决了样本失衡问题。在模型预测方面,本文将预测用户购买问题分解为两个子问题,即哪些用户会购买以及这些用户最可能购买哪些商品。然后采用模型融合的方法,将GBDT模型作为第一层,逻辑回归模型作为第二层,再将两种模型进行融合预测,对融合后的概率进行排序输出,即为最终的预测结果。由此可以解决用户变量过拟合问题,并且修正了 GBDT预测的效果。本文以电商用户的行为数据为研究基础,将客户旅程分析和营销指标结合,挖掘用户的行为特征,然后使用机器学习分类算法实现了对用户购买行为的预测,为电商平台向用户推荐其需要的商品提供了一定的参考价值。
基于客户旅程分析的淘宝用户购买行为预测研究
这是一篇关于客户旅程分析,购买预测,GBDT,逻辑回归,模型融合的论文, 主要内容为随着互联网和数字技术的快速发展,用户正在尝试前所未有的自由来定义他们的购物旅程,并发现比以往任何时候都更容易在不同的购物阶段切换和整合实体和数字渠道,从搜索到购买,直到购买后阶段。越来越多的消费者成为多渠道购物者,因为他们同时搜索信息,并通过在特定时刻最优化其购物需求的多种渠道做出购买决定。反过来,这些客户需要零售商采取新的和具体的方法,旨在将公司的触角伸向尽可能多的渠道,从而最大限度地增加与客户完成交易的机会。在零售商提供无缝渠道体验的日益努力推动下,我们会通过不同的渠道和设备跟企业产生互动,如网页、手机软件、实时聊天和社交媒体等,由此带来的消费者行为不确定性也与日俱增。正因如此,客户旅程变得无比的复杂与多变。客户旅程是指消费者的购买行为过程。通常来说,用户都会经历从认知到兴趣,再转化为购买乃至忠诚的购买过程。本文将日益复杂的客户旅程进行量化,对贯穿全触点、全周期的客户行为和动机进行分析,并对客户的未来行为进行预测,为实现顾客价值提供了支撑和帮助。首先,本文以淘宝用户2017年11月27日至12月3日的行为数据为研究基础,将客户旅程概念化为用户的一系列行为过程,即点击浏览、加入购物车、收藏以及购买决定。然后基于AIPL消费者旅程模型,探索用户每段旅程的行为规律和偏好特征信息,为预测用户购买决策提供了特征准备。同时,借助“消费者时刻”这一概念,提炼出客户旅程每个步骤中涉及的关键营销指标,紧扣这些指标来分析用户的行为特征。最后,基于RFM模型对客户进行分类,根据用户的购买时间间隔和购买频次将用户分成发展用户、价值用户、保持用户和挽留用户,由此可以按照用户标签进行个性化营销。其次,我们整合每个用户的购买旅程行为信息,从中提取潜在的行为特征信息,对用户的购买行为进行预测。本文将用户的购买预测问题转化为机器学习中的二分类问题,基于客户旅程分析构建模型特征指标。由于样本数据不均衡,我们使用对负样本分别进行k-means聚类和下采样,在不影响特征充分性的基础上解决了样本失衡问题。在模型预测方面,本文将预测用户购买问题分解为两个子问题,即哪些用户会购买以及这些用户最可能购买哪些商品。然后采用模型融合的方法,将GBDT模型作为第一层,逻辑回归模型作为第二层,再将两种模型进行融合预测,对融合后的概率进行排序输出,即为最终的预测结果。由此可以解决用户变量过拟合问题,并且修正了 GBDT预测的效果。本文以电商用户的行为数据为研究基础,将客户旅程分析和营销指标结合,挖掘用户的行为特征,然后使用机器学习分类算法实现了对用户购买行为的预测,为电商平台向用户推荐其需要的商品提供了一定的参考价值。
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。
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：源码驿站 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/55869.html
