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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測問題進行了研究。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測特征，基于可視化等方法對比分析了預測特征的重要性和特點，進行了屬性篩選;然后，基于提出的預測特征設(shè)計使用了多種不同算法訓練預測模型。實驗硏究表明，多 lightgbm模型的融合方法能夠達到很高的再購物行為預測準確度，其AUC值能夠達到0.⑦018，同時，基于這種方法實現(xiàn)的預測器只需要少數(shù)特征就能對預測結(jié)果產(chǎn)生很妤的貢獻。研究的數(shù)據(jù)來源是開源的真實大數(shù)據(jù)，研究成果具有應用和學術(shù)雙重價值。
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