本文關(guān)鍵詞：用戶品牌購(gòu)買預(yù)測(cè)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日益革新,帶領(lǐng)了人們?nèi)粘Ｉ钪懈鱾�(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。電子商務(wù)這一隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展起來(lái)的行業(yè)逐漸占據(jù)了人們的生活。十多年來(lái),隨著電子商務(wù)發(fā)展,人們購(gòu)買方式的不斷變化使得品牌逐漸成為人們與商品之間的紐帶。人們對(duì)品牌的依賴和信任度很大程度上會(huì)影響用戶的購(gòu)買意愿,用戶對(duì)自己信任的品牌會(huì)具有更加強(qiáng)烈的購(gòu)買欲望。而用戶的歷史行為則是用戶對(duì)品牌偏好度的最好展現(xiàn)。本課題研究預(yù)測(cè)用戶在未來(lái)可能會(huì)購(gòu)買的品牌商品,以達(dá)到向用戶推薦其偏好度高的品牌的目的。主要利用用戶對(duì)商品歷史交互記錄,并將商品和品牌對(duì)應(yīng)起來(lái),構(gòu)造出用戶對(duì)品牌的交互行為記錄,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行特征提取與建模,預(yù)測(cè)用戶在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)將要購(gòu)買的品牌。本文主要內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)包括:1.數(shù)據(jù)的分析以及特征提取。描述數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)形式。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的分析,摒棄并不適用于本課題的研究方法,如協(xié)同過(guò)濾,并提出特征提取中的關(guān)鍵因素;詳細(xì)描述各特征提取方法與含義,其中包括用戶特征,品牌特征,用戶品牌交互特征。2.基礎(chǔ)模型建立與選擇。通過(guò)在提取特征上的研究實(shí)驗(yàn),選擇適合本課題的模型,剔除不適用模型,最后我們采用點(diǎn)擊率預(yù)估的模型作為用戶品牌購(gòu)買預(yù)測(cè)的基本模型。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行多種學(xué)習(xí)算法的實(shí)驗(yàn),為后續(xù)研究作準(zhǔn)備。3.模型融合。在基礎(chǔ)模型的研究實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上,挑選合適的基礎(chǔ)模型作為弱學(xué)習(xí)器,利用模型融合算法整合各個(gè)弱學(xué)習(xí)器,達(dá)到提高模型預(yù)測(cè)能力的效果。
【關(guān)鍵詞】：電子商務(wù) 數(shù)據(jù)挖掘 購(gòu)買預(yù)測(cè) 推薦系統(tǒng) 模型融合
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 個(gè)性化推薦13-14
• 1.2.2 廣告與搜索14-15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容15-19
• 1.3.1 問(wèn)題描述15
• 1.3.2 評(píng)估指標(biāo)15-19
• 第二章 相關(guān)研究工作19-23
• 2.1 協(xié)同過(guò)濾19-21
• 2.1.1 協(xié)同過(guò)濾定義19
• 2.1.2 基于鄰域的方法19-21
• 2.1.3 基于模型的方法21
• 2.2 點(diǎn)擊率預(yù)估21-22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第三章 數(shù)據(jù)分析與特征提取23-33
• 3.1 數(shù)據(jù)分析23-26
• 3.1.1 數(shù)據(jù)源23
• 3.1.2 交互與未交互推薦23-24
• 3.1.3 數(shù)據(jù)時(shí)間維度24-26
• 3.2 特征提取26-31
• 3.2.1 用戶特征26-27
• 3.2.2 品牌特征27-29
• 3.2.3 交互特征29-31
• 3.3 本章小結(jié)31-33
• 第四章 模型建立與選擇33-45
• 4.1 數(shù)據(jù)集劃分33-34
• 4.2 分類與回歸34-36
• 4.2.1 分類問(wèn)題34-36
• 4.2.2 回歸問(wèn)題36
• 4.3 邏輯斯蒂回歸模型 (Logistic Regression - LR)36-39
• 4.3.1 邏輯斯蒂回歸36-37
• 4.3.2 LR特殊處理37-39
• 4.4 隨機(jī)森林模型 (Random Forest - RF)39-41
• 4.4.1 決策樹(shù)39-40
• 4.4.2 隨機(jī)森林40-41
• 4.5 梯度漸進(jìn)回歸樹(shù) (Gradient Boost Regression Tree - GBRT)41-43
• 4.5.1 GBRT41-42
• 4.5.2 算法實(shí)現(xiàn)42-43
• 4.6 本章小結(jié)43-45
• 第五章 模型融合45-51
• 5.1 模型融合框架45-47
• 5.2 基礎(chǔ)模型選擇47-48
• 5.3 模型融合算法48-49
• 5.4 本章小結(jié)49-51
• 第六章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果51-55
• 6.1 基礎(chǔ)模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果51-52
• 6.1.1 邏輯斯蒂回歸51-52
• 6.1.2 隨機(jī)森林52
• 6.1.3 梯度漸進(jìn)回歸樹(shù)52
• 6.2 模型融合實(shí)驗(yàn)結(jié)果52-53
• 6.3 本章小結(jié)53-55
• 全文總結(jié)55-57
• 參考文獻(xiàn)57-63
• 致謝63-65
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄65-67
• 攻讀學(xué)位期間參與的項(xiàng)目67-69

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9 劉紅;陳光

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