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電商平臺上用戶的購物行為研究對于電商企業(yè)來說具有重要的商業(yè)應(yīng)用價值。文中針對購物者在同一電商平臺上的再次消費行為的預(yù)測問題進(jìn)行了研究。首先，針對用戶與商家的行為和交易記錄，基于特征工程方法設(shè)計了多種不同的行為預(yù)測特征，基于可視化等方法對比分析了預(yù)測特征的重要性和特點，進(jìn)行了屬性篩選;然后，基于提出的預(yù)測特征設(shè)計使用了多種不同算法訓(xùn)練預(yù)測模型。實驗硏究表明，多 lightgbm模型的融合方法能夠達(dá)到很高的再購物行為預(yù)測準(zhǔn)確度，其AUC值能夠達(dá)到0.⑦018，同時，基于這種方法實現(xiàn)的預(yù)測器只需要少數(shù)特征就能對預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生很妤的貢獻(xiàn)。研究的數(shù)據(jù)來源是開源的真實大數(shù)據(jù)，研究成果具有應(yīng)用和學(xué)術(shù)雙重價值。
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