【摘 要】
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随着互联网的发展,电子商务在中国的发展自上个世纪90年代的初露头角,在经过近30多年的发展后,已然成为了我国经济的重要支柱产业。然而我国电子商务发展早已经由增量市场转为存量市场,用户增长量已经开始下降,对于如何提升用户的购买转化率、提升对用户的购买预测准确度成了企业们当务之急。庞大的用户量给企业带来的不仅是利润还有海量的用户信息,从用户行为信息有效提取行为特征,提升用户对商品的购买预测准确度,成了
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随着互联网的发展,电子商务在中国的发展自上个世纪90年代的初露头角,在经过近30多年的发展后,已然成为了我国经济的重要支柱产业。然而我国电子商务发展早已经由增量市场转为存量市场,用户增长量已经开始下降,对于如何提升用户的购买转化率、提升对用户的购买预测准确度成了企业们当务之急。庞大的用户量给企业带来的不仅是利润还有海量的用户信息,从用户行为信息有效提取行为特征,提升用户对商品的购买预测准确度,成了各大电商企业着大力解决的问题。本文首先根据时间序列分析、数据图形化以及卷积神经网络三个方面理论研究入手,分析当前行为分析研究中对于时间序列研究的现状:与当前以时间滑窗为主流的时序性研究方法不同,于是本文希望提出新的时间序列研究思路,使用基于行为图形数据、借助深度学习技术的强大功能,解决购买行为预测的问题。本文采用的数据集来自某电商平台提供的真实脱敏数据共计4类6个数据集,对四类数据集进行数据探索后,对数据进行预处理,处理掉无效数据,然后使用深度清理的方式筛选出对于研究具有价值的活跃用户,活跃用户数量29070位,相关行为数据集行为数量为34456272条,形成最终数据集。通过自创的行为序列抽取办法,将每位用户对每件商品的完整行为序列提取出来,确保时序完整性。然后根据最终数据集与预测需求进行特征工程,提出四类特征:用户特征、商品特征、用户行为特征、评论特征,共计21个特征。结合四种图形的优缺点和原始数据集中的数据特征,提出的数据图形化形式为:彩带纹理图,将行为序列用图像表达。关于预测模型的构建,本研究选用在图像识别问题中常用的Res Net50模型。设置原始图片样本集和使用混合采样后的处理样本集进行对比。并在训练过程中获得预测准确率最好的学习率、抓取批量、训练回合数三个超参数组合。对最终训练得到的模型效果评估:（1）与动辄上百的特征维度相比较,本文提取出完整用户行为序列,并基于用户、商品、行为、评论设置共计21维特征。（2）行为序列图形化处理,利用图表达行为特征,深度学习图像识别所形成的预测模型与其他类型的预测模型相比较,在准确度上并没有明显劣势。（3）在数据预处理之前所作图像与预处理后所的图像分别做预测模型训练,发现混合采样后的样本集所得预测模型准确度高于未处理所作图像。证明图像作为一种凸显特征的表达形式,可以在用户的行为预测中发挥作用。（4）基于实验环境的考量,使用网格搜索的方法对模型超参数进行调优,当学习率为0.0001,训练回合数设置为200,批量大小设置为64时模型预测效果最优,在测试集上准确率为0.801。
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