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電商平臺(tái)上用戶的購(gòu)物行為研究對(duì)于電商企業(yè)來(lái)說(shuō)具有重要的商業(yè)應(yīng)用價(jià)值。文中針對(duì)購(gòu)物者在同一電商平臺(tái)上的再次消費(fèi)行為的預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行了研究。首先，針對(duì)用戶與商家的行為和交易記錄，基于特征工程方法設(shè)計(jì)了多種不同的行為預(yù)測(cè)特征，基于可視化等方法對(duì)比分析了預(yù)測(cè)特征的重要性和特點(diǎn)，進(jìn)行了屬性篩選;然后，基于提出的預(yù)測(cè)特征設(shè)計(jì)使用了多種不同算法訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)硏究表明，多 lightgbm模型的融合方法能夠達(dá)到很高的再購(gòu)物行為預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，其AUC值能夠達(dá)到0.⑦018，同時(shí)，基于這種方法實(shí)現(xiàn)的預(yù)測(cè)器只需要少數(shù)特征就能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生很妤的貢獻(xiàn)。研究的數(shù)據(jù)來(lái)源是開(kāi)源的真實(shí)大數(shù)據(jù)，研究成果具有應(yīng)用和學(xué)術(shù)雙重價(jià)值。
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