基于机器学习技术的网站用户行为预测

• 作者: 徐冬 肖莹慧
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 行为预测 logistic回归 用户行为 数据集分类 机器学习 留存分析
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 94-96,100
• 页数: 4页
• 分类号: TN919-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.04.022

摘要

针对网站中用户留存度、转化率和忠诚度较低的问题,文中以旅游网站为例,基于logistic回归的机器学习技术,提出一个旅游网站的访问用户行为预测模型.该模型对网站用户的行为数据集合进行预处理,按照固定的比例对数据集合进行分类,验证数据集的分类服从相同的统计分布.最后,建立使用logistic回归机器学习算法相应的模型,对网站用户的行为进行预测.预测结果表明,该模型可以比较准确地预估网站用户的行为.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖莹慧		2	1	1.0	1.0
2	徐冬		5	3	1.0	1.0