【摘 要】
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用户的重复购买行为一直是电商领域的研究热点。近年来电子商务平台快速发展,为人们购买商品提供了很大的便利性。然而随着入驻商家越来越多,用户面对种类繁多的商品需要花费大量时间,无法快速购买到适合自己的商品;对商家来说也无法识别潜在用户。因此对用户重复购买行为的研究不仅可以有助于商家找到哪些用户未来可能发生购买行为,从而达到精准营销的目的,同时可以帮助用户快速找到心仪商品。电商平台发展至今积累了大量的真
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用户的重复购买行为一直是电商领域的研究热点。近年来电子商务平台快速发展,为人们购买商品提供了很大的便利性。然而随着入驻商家越来越多,用户面对种类繁多的商品需要花费大量时间,无法快速购买到适合自己的商品;对商家来说也无法识别潜在用户。因此对用户重复购买行为的研究不仅可以有助于商家找到哪些用户未来可能发生购买行为,从而达到精准营销的目的,同时可以帮助用户快速找到心仪商品。电商平台发展至今积累了大量的真实用户行为数据,这些数据中蕴含着用户的购买习惯和规律。通过研究根据电商平台用户的行为数据获得用户行为规律,使用Stacking融合模型来预测用户的重复购买行为,主要工作如下:（1）基于用户的行为数据构建特征工程。首先对原始的用户行为数据集进行预处理和可视化分析,初步研究用户行为数据集中蕴含的规律。在此基础上,分别从用户、商家以及用户与商家之间的关系三个维度挖掘特征,其中每个维度下从多个角度共构建了121个特征。由于原数据集中存在数据不平衡问题,因此使用改进后的Relief算法挑选出对少数类样本区分能力更强的特征,最后共选择103个特征作为模型的输入。（2）为了保证构建的Stacking融合模型具有良好的性能,在前期研究了十余个不同类型的模型,构建单个模型对用户重复购买行为进行预测,最后选择了预测效果较好的支持向量机、随机森林、XGBoost和Light GBM四种算法来训练Stacking融合模型的第一层基学习器,获得中间预测值作为第二层次级学习器的输入。为了不增加模型的复杂程度,次级学习器选用简单的逻辑回归来训练,降低模型的复杂度和过拟合的风险。（3）为了进一步提高模型的预测能力,对模型做出改进。首先由于原数据集中两类样本的数量差别较大,因此对传统的随机欠采样方式进行改进,结合Easy Ensemble采样核心思想与K-means算法来解决数据不平衡问题;其次本文加入滑动窗口动态更新样本,从而实现对用户重复购买行为的动态预测。（4）基于构建好的Stacking融合模型和改进模型,通过对比实验来验证模型的预测效果:首先在特征选择的基础上对比4个单预测模型与Stacking融合模型的预测效果,结果显示Stacking融合模型的预测效果均优于单预测模型;同时为了验证特征选择对模型预测效果的影响,对比特征选择前后Stacking融合模型的预测效果,实验结果显示使用改进的Relief算法选择特征后,模型的预测效果更好;其次将改进前后的融合模型进行对比,结果显示模型的预测效果有了进一步的提升。
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