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申请/专利权人：易通金服支付有限公司
摘要：本发明涉及商品复购预测技术领域，尤其是涉及一种基于商品品类的会员复购预测方法及系统。方法，包括获取销售数据；对获取的销售数据进行预处理，对预处理后的销售数据计算单位商品细类的复购周期，根据复购周期获取忠诚会员；对忠诚会员的数据进行特征提取，得到特征向量，作为数据集；将数据集划分为训练集和测试集，基于训练集构建广义回归神经网络模型，基于测试集进行模型调优，通过会员分级分析，充分挖掘了忠诚会员，为门店制定不同阶段、不同规模、不同层级的营销决策节省了营销预算，提高了推荐活动的投入产出比，如对复购率较高的，精准投放广告，进行个性化或者相关性较高的商品推荐等。
主权项：1.一种基于商品品类的会员复购预测方法，其特征在于，包括：获取销售数据；对获取的销售数据进行预处理，对预处理后的销售数据计算单位商品细类的复购周期，根据复购周期获取忠诚会员；对忠诚会员的数据进行特征提取，得到特征向量，作为数据集；将数据集划分为训练集和测试集，基于训练集构建广义回归神经网络模型，基于测试集进行模型调优，得到调优后的广义回归神经网络模型。
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百度查询： 易通金服支付有限公司 一种基于商品品类的会员复购预测方法及系统
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