电子商务客户细分及客户流失预测应用研究
这是一篇关于客户细分,客户流失预测,准确率,机器学习,精准率的论文, 主要内容为由于“互联网+”的热潮,中国互联网经济有了喷发式的发展。准确识别潜在的客户和高价值客户成为了很多互联网电商的重点工作之一。客户细分技术就是帮助电商细分客户群体并提供优质服务维护客户的重要手段。电商可以通过客户细分获得客户价值的相关信息,从而制定相应营销策略改善客户体验。不过,仅仅对现有客户的维护已经不能在如今的市场竞争中获得很大优势,如何挽留将要流失的客户也逐渐成为电商们关心的重要内容。所以,客户流失预测也渐渐成为各大电商平台的研究热门。本文将对课题进行如下两个方面的研究:首先是对客户细分模型的研究。文章提出一种引入权重的基于平均交易间隔、平均消费金额和平均商品浏览量的RVMF模型。实验证明该模型相较于传统RFM模型解决了消费者购买频度和购买值度之间的共线性问题,并且应用层次分析法在网店高价值客户细分时优化了对老客户的划分以及基于商品浏览量优化对潜在客户的划分,改进后的客户细分模型对现有客户的细分准确度有所提升。其次针对客户流失预测精准性的提升。文章提出了一种基于双层融合结构的客户流失预测模型。该模型不需要提前对数据集进行独热编码,避免了维度灾难和数据稀疏问题。其主要思想是融合多个高准确率的基于树的机器学习算法组成一个包含Stacking层与Voting层的双层预测模型。数据集经过处理后输入到Stacking层,然后Stacking层的预测结果与处理后的数据集合并传递给Voting层,同时将Stacking层加入到Voting层的预测中,最后输出最终的预测结果。通过实验证明,双层融合的客户流失预测模型的准确率和精准率相比其他模型平均提高了8.81%和23%,且模型预测消耗的时间在可接受范围内。最后,为了解决客户细分时数据清洗带来的数据量减少的问题,结合本文两方面研究的内容,将双层客户流失预测模型运用在客户细分的输入数据集上,将预测后的数据进行客户细分实验。实验结果表明,结合了双层融合客户流失预测模型后,客户细分模型的有效数据量得到保证,细分结果更加可靠。
商品搜索关键字智能提示技术的研究与实现
这是一篇关于提示,日志挖掘,电子商务,准确率,MapReduce的论文, 主要内容为随着互联网技术的不断发展,电子商务已经成为经济发展的亮点,市场规模不断扩大,市场结构持续优化,分工体系日趋完善。与此同时,国家大力推行的“双创”活动对中小电商企业的发展创造了有利条件。在此背景下,电商企业蓬勃发展,电商网站发展日益精细化。为了使用户在海量商品信息中快速定位自己需要的商品,搜索引擎成为电商网站的标配。在搜索引擎中利用关键字智能提示可以有效减少用户输入、消除查询歧义,提高信息检索的便捷性和准确率。本文针对电商这一特定领域,提出了一种综合考虑用户的搜索以及购物行为的关键字智能提示方法。论文的主要工作包括:第一,本文首先通过对关键字提示系统的分析,提出了商品搜索关键字智能提示机制以及商品搜索关键字词库模型。由于电商应用的日志量大,关键字智能提示时用户反馈要求实时性高,而面向大规模数据的挖掘算法都需要消耗一定时间才能得到计算结果,不能实时对日志数据进行分析。因此,本文将关键字智能提示系统划分为在线和离线两个部分,离线部分先对系统之前产生的日志进行分析计算,将计算结果存入关键字词库,在线部分通过向关键字词库发送用户输入的关键字,获取相关关键字结果,以保证实时性。第二,提出了一种综合考虑用户的搜索行为、用户购物行为以及商品库存的关键字智能提示算法。以往的基于日志挖掘的关键字智能提示系统大多关注用户的搜索行为,鲜有关于用户购物行为在关键字智能提示方面的应用,而电商网站的用户购物行为更能反映用户的购物倾向,可挖掘的价值巨大。再者,从商户角度出发,向用户推荐符合用户需要的库存量大的商品,符合商户的自身利益。因此本算法综合考虑的用户搜索、购物行为以及商品的库存量信息,既满足用户的需求,又符合商户利益。第三,设计和实现了商品搜索关键字智能提示系统。基于上述商品搜索关键字智能提示模型和商品搜索关键字智能提示算法,在Hadoop平台上设计并实现了用户日志挖掘子系统,生成了关键字词库;在在线子系统中,实现前端检索页面、后端查询处理等功能。实验验证表明,本文提出的基于日志挖掘的商品关键字智能提示方法能有效提高关键字提示的准确率,减少用户的输入,并且具有良好的处理性能。
电子商务客户细分及客户流失预测应用研究
这是一篇关于客户细分,客户流失预测,准确率,机器学习,精准率的论文, 主要内容为由于“互联网+”的热潮,中国互联网经济有了喷发式的发展。准确识别潜在的客户和高价值客户成为了很多互联网电商的重点工作之一。客户细分技术就是帮助电商细分客户群体并提供优质服务维护客户的重要手段。电商可以通过客户细分获得客户价值的相关信息,从而制定相应营销策略改善客户体验。不过,仅仅对现有客户的维护已经不能在如今的市场竞争中获得很大优势,如何挽留将要流失的客户也逐渐成为电商们关心的重要内容。所以,客户流失预测也渐渐成为各大电商平台的研究热门。本文将对课题进行如下两个方面的研究:首先是对客户细分模型的研究。文章提出一种引入权重的基于平均交易间隔、平均消费金额和平均商品浏览量的RVMF模型。实验证明该模型相较于传统RFM模型解决了消费者购买频度和购买值度之间的共线性问题,并且应用层次分析法在网店高价值客户细分时优化了对老客户的划分以及基于商品浏览量优化对潜在客户的划分,改进后的客户细分模型对现有客户的细分准确度有所提升。其次针对客户流失预测精准性的提升。文章提出了一种基于双层融合结构的客户流失预测模型。该模型不需要提前对数据集进行独热编码,避免了维度灾难和数据稀疏问题。其主要思想是融合多个高准确率的基于树的机器学习算法组成一个包含Stacking层与Voting层的双层预测模型。数据集经过处理后输入到Stacking层,然后Stacking层的预测结果与处理后的数据集合并传递给Voting层,同时将Stacking层加入到Voting层的预测中,最后输出最终的预测结果。通过实验证明,双层融合的客户流失预测模型的准确率和精准率相比其他模型平均提高了8.81%和23%,且模型预测消耗的时间在可接受范围内。最后,为了解决客户细分时数据清洗带来的数据量减少的问题,结合本文两方面研究的内容,将双层客户流失预测模型运用在客户细分的输入数据集上,将预测后的数据进行客户细分实验。实验结果表明,结合了双层融合客户流失预测模型后,客户细分模型的有效数据量得到保证,细分结果更加可靠。
商品搜索关键字智能提示技术的研究与实现
这是一篇关于提示,日志挖掘,电子商务,准确率,MapReduce的论文, 主要内容为随着互联网技术的不断发展,电子商务已经成为经济发展的亮点,市场规模不断扩大,市场结构持续优化,分工体系日趋完善。与此同时,国家大力推行的“双创”活动对中小电商企业的发展创造了有利条件。在此背景下,电商企业蓬勃发展,电商网站发展日益精细化。为了使用户在海量商品信息中快速定位自己需要的商品,搜索引擎成为电商网站的标配。在搜索引擎中利用关键字智能提示可以有效减少用户输入、消除查询歧义,提高信息检索的便捷性和准确率。本文针对电商这一特定领域,提出了一种综合考虑用户的搜索以及购物行为的关键字智能提示方法。论文的主要工作包括:第一,本文首先通过对关键字提示系统的分析,提出了商品搜索关键字智能提示机制以及商品搜索关键字词库模型。由于电商应用的日志量大,关键字智能提示时用户反馈要求实时性高,而面向大规模数据的挖掘算法都需要消耗一定时间才能得到计算结果,不能实时对日志数据进行分析。因此,本文将关键字智能提示系统划分为在线和离线两个部分,离线部分先对系统之前产生的日志进行分析计算,将计算结果存入关键字词库,在线部分通过向关键字词库发送用户输入的关键字,获取相关关键字结果,以保证实时性。第二,提出了一种综合考虑用户的搜索行为、用户购物行为以及商品库存的关键字智能提示算法。以往的基于日志挖掘的关键字智能提示系统大多关注用户的搜索行为,鲜有关于用户购物行为在关键字智能提示方面的应用,而电商网站的用户购物行为更能反映用户的购物倾向,可挖掘的价值巨大。再者,从商户角度出发,向用户推荐符合用户需要的库存量大的商品,符合商户的自身利益。因此本算法综合考虑的用户搜索、购物行为以及商品的库存量信息,既满足用户的需求,又符合商户利益。第三,设计和实现了商品搜索关键字智能提示系统。基于上述商品搜索关键字智能提示模型和商品搜索关键字智能提示算法,在Hadoop平台上设计并实现了用户日志挖掘子系统,生成了关键字词库;在在线子系统中,实现前端检索页面、后端查询处理等功能。实验验证表明,本文提出的基于日志挖掘的商品关键字智能提示方法能有效提高关键字提示的准确率,减少用户的输入,并且具有良好的处理性能。
个性化推荐系统的研究与应用
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,指标,准确率的论文, 主要内容为随着信息时代的深入发展和互联网经济的日益兴起,信息量的规模以超乎想象的方式迅速增加,而日益增多的信息慢慢地将人们层层环绕,企图将人们淹没于信息的汪洋大海中。不过,顺应时势而生的个性化推荐系统将解救人们于信息世界的困惑中,使人们能够按照自己的意愿和需求选择自己想要的信息和其他东西。个性化推荐算法是个性化推荐系统的灵魂,它是实施个性化推荐的关键要素和重要保证。在众多个性化推荐算法中,协同过滤推荐算法无疑是使用较为频繁、应用较为成功的典例,它使用用户项目的评分数据,通过计算用户之间和项目之间的相似性,找到相似邻居并生成列表,然后从相似邻居列表中选择若干相似邻居向用户进行推荐。然而,由于用户项目评分矩阵的稀疏性等因素的影响,协同过滤推荐的效果往往与用户的期望有所差距。本文第三部分中对基于协同过滤的推荐与基于模型的Slope One推荐的性能进行了比较实验,得出了基于协同过滤的推荐的准确率和召回率均比基于模型的Slope One的推荐算法的低,因此如何采取一些方法使采用协同过滤进行推荐的准确率增大是一个值得研究的问题。本文主要针对运用协同过滤进行Top-N推荐时,如何设置相似邻居数和推荐数来提高推荐的准确率以及随着相似邻居数和推荐数的改变,准确率和召回率两个指标是如何变化的这两个问题展开研究的。本文通过实验来进行这些问题的研究。首先让相似邻居数和推荐数相等,研究随着推荐个数的增加,准确率、召回率所呈现的变化规律以及准确率取最大值的情况是什么,然后通过设置推荐个数,研究协同过滤算法在相似邻居数逐步增大的情况下的准确率和召回率是如何变化的,最后通过设置相似邻居的个数,研究协同过滤算法在推荐个数不断增大情况下的准确率和召回率是如何变化的。最终通过在MovieLens数据集上开展实验,说明了准确率和召回率并不总是相互影响的,在某种条件下,它们可以同时增大或减小,可以同时达到最大值或最小值。此外,准确率达到最大值的情况和准确率、召回率两者随推荐数或相似邻居数改变而变化的趋势在基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤这两种推荐算法下的结果也有所不同。
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