用户品牌购买预测

发布时间：2017-04-10 23:04

  本文关键词：用户品牌购买预测，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：互联网技术的日益革新,带领了人们日常生活中各个领域的发展。电子商务这一随着互联网发展起来的行业逐渐占据了人们的生活。十多年来,随着电子商务发展,人们购买方式的不断变化使得品牌逐渐成为人们与商品之间的纽带。人们对品牌的依赖和信任度很大程度上会影响用户的购买意愿,用户对自己信任的品牌会具有更加强烈的购买欲望。而用户的历史行为则是用户对品牌偏好度的最好展现。本课题研究预测用户在未来可能会购买的品牌商品,以达到向用户推荐其偏好度高的品牌的目的。主要利用用户对商品历史交互记录,并将商品和品牌对应起来,构造出用户对品牌的交互行为记录,在此基础上进行特征提取与建模,预测用户在未来一段时间内将要购买的品牌。本文主要内容及创新点包括:1.数据的分析以及特征提取。描述数据来源与数据形式。通过对数据和业务的分析,摒弃并不适用于本课题的研究方法,如协同过滤,并提出特征提取中的关键因素;详细描述各特征提取方法与含义,其中包括用户特征,品牌特征,用户品牌交互特征。2.基础模型建立与选择。通过在提取特征上的研究实验,选择适合本课题的模型,剔除不适用模型,最后我们采用点击率预估的模型作为用户品牌购买预测的基本模型。在此基础上,进行多种学习算法的实验,为后续研究作准备。3.模型融合。在基础模型的研究实验基础上,挑选合适的基础模型作为弱学习器,利用模型融合算法整合各个弱学习器,达到提高模型预测能力的效果。
【关键词】：电子商务 数据挖掘 购买预测 推荐系统 模型融合
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.2.1 个性化推荐13-14
• 1.2.2 广告与搜索14-15
• 1.3 研究内容15-19
• 1.3.1 问题描述15
• 1.3.2 评估指标15-19
• 第二章 相关研究工作19-23
• 2.1 协同过滤19-21
• 2.1.1 协同过滤定义19
• 2.1.2 基于邻域的方法19-21
• 2.1.3 基于模型的方法21
• 2.2 点击率预估21-22
• 2.3 本章小结22-23
• 第三章 数据分析与特征提取23-33
• 3.1 数据分析23-26
• 3.1.1 数据源23
• 3.1.2 交互与未交互推荐23-24
• 3.1.3 数据时间维度24-26
• 3.2 特征提取26-31
• 3.2.1 用户特征26-27
• 3.2.2 品牌特征27-29
• 3.2.3 交互特征29-31
• 3.3 本章小结31-33
• 第四章 模型建立与选择33-45
• 4.1 数据集划分33-34
• 4.2 分类与回归34-36
• 4.2.1 分类问题34-36
• 4.2.2 回归问题36
• 4.3 逻辑斯蒂回归模型 (Logistic Regression - LR)36-39
• 4.3.1 逻辑斯蒂回归36-37
• 4.3.2 LR特殊处理37-39
• 4.4 随机森林模型 (Random Forest - RF)39-41
• 4.4.1 决策树39-40
• 4.4.2 随机森林40-41
• 4.5 梯度渐进回归树 (Gradient Boost Regression Tree - GBRT)41-43
• 4.5.1 GBRT41-42
• 4.5.2 算法实现42-43
• 4.6 本章小结43-45
• 第五章 模型融合45-51
• 5.1 模型融合框架45-47
• 5.2 基础模型选择47-48
• 5.3 模型融合算法48-49
• 5.4 本章小结49-51
• 第六章 实验结果51-55
• 6.1 基础模型实验结果51-52
• 6.1.1 逻辑斯蒂回归51-52
• 6.1.2 随机森林52
• 6.1.3 梯度渐进回归树52
• 6.2 模型融合实验结果52-53
• 6.3 本章小结53-55
• 全文总结55-57
• 参考文献57-63
• 致谢63-65
• 攻读学位期间发表的学术论文目录65-67
• 攻读学位期间参与的项目67-69

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本文编号：297736