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申请/专利权人：青岛科技大学
摘要：本发明属于电子商务技术领域，公开了一种基于改进算法的电商用户复购行为预测方法及系统。数据预处理；针对不同用户、不同商家，以及不同用户对不同商家三个不同主体，利用已字段构造特征增加特征维度，得到与复购行为相关的特征，与复购行为相关的特征包括不同用户特征、不同商家特征以及不同用户与不同商家之间的交互特征；利用选定的与复购行为相关的特征，利用改进的XGBoost算法作为预测模型，并通过网格搜索进行参数选择对预测模型进行训练和评估，并得到AUC得分本发明旨在通过引入先进的机器学习算法XGBoost，并对其进行改进，提升用户复购行为预测的精度和效率，以期为企业提供更精准的决策支持。
主权项：1.一种基于改进算法的电商用户复购行为预测方法，其特征在于，该方法包括：S1，数据预处理：对电商用户复购行为进行数据清洗、数据划分、数据类型转换、缺失值处理、异常值处理以及时间戳数据的处理；S2，针对不同用户、不同商家，以及不同用户对不同商家三个不同主体，利用已字段构造特征增加特征维度，得到与复购行为相关的特征，与复购行为相关的特征包括不同用户特征、不同商家特征以及不同用户与不同商家之间的交互特征；S3，利用选定的与复购行为相关的特征，利用改进的XGBoost算法作为预测模型，并通过网格搜索进行参数选择对预测模型进行训练和评估，并得到AUC得分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛科技大学 一种基于改进算法的电商用户复购行为预测方法及系统
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