关于电商用户忠诚度评估方法的研究

发布时间：2018-09-06 09:56

【摘要】：在提高电子商务网站用户忠诚度的研究中,由于电子商务用户数据复杂的内部结构,传统的方法支持向量机(SVM)在挖掘潜在忠诚用户群模式时,无法利用用户的消费历史记录和上下文信息进行挖掘,从而降低了电子商务用户忠诚度挖掘的准确度。提出一种采用回归预测的支持向量机的算法,旨在应用回归预测机制更好的利用用户历史购买行为记录,并分析用户购买行为记录的背景,从而提高电子商务用户忠诚度评估的准确度,实验结果表明,上述算法与传统的支持向量机算法相比,准确度提高了约15%左右。
[Abstract]:In the research of improving the loyalty of e-commerce users, because of the complex internal structure of e-commerce users' data, the traditional support vector machine (SVM) is used to mine the potential loyal user group patterns. The user's consumption history and context information can not be used for mining, which reduces the accuracy of user loyalty mining. A support vector machine (SVM) algorithm based on regression prediction is proposed, which aims to make better use of the user's historical purchase behavior records and analyze the background of the user's purchase behavior records by using the regression prediction mechanism. The experimental results show that compared with the traditional support vector machine algorithm, the accuracy of the above algorithm is improved by about 15%.
【作者单位】： 北京工商大学计算机与信息工程学院;
【分类号】：F724.6;TP181

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本文编号：2225984