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一种电子商务平台用户重复购买行为预测方法

摘要

本发明公开了一种电子商务平台用户重复购买行为预测方法,包括:获取用户历史购买行为数据;采用分段下采样方法进行样本均衡处理;构建用户特征、商户特征、用户与商户交互特征和隐藏特征;将样本均衡的用户历史购买行为数据输入至双层注意力BiGRU个体模型中,将用户特征、商户特征、用户与商户交互特征和隐藏特征输入至深度Catboost个体模型和DeepGBM个体模型中;对各个体模型分别进行用户重复购买行为预测训练;通过Vote‑Stacking模型,对训练后的各个体模型进行融合,并采用多数投票决策机制输出最终预测结果。本发明融合深度Catboost个体模型、双层注意力BiGRU个体模型和DeepGBM个体模型,对用户历史购买数据中离散的购买记录数值和行为序列特征进行建模,提高了预测结果的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN110956497B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.11.25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 桂林电子科技大学;

    申请/专利号CN201911181002.4

  • 申请日2019.11.27

  • 分类号G06Q30/02;G06Q30/06;

  • 代理机构西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人梁静

  • 地址 541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号

  • 入库时间 2022-12-29 02:01:09

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