客户购买行为建模分析预测

• 作者: 朱珏樟
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 客户行为预测 机器学习 XGBoost LightGBM CatBoost
• 年，卷（期）: 2020,（21）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 字数: 5262字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.21.006

摘要

基于阿里巴巴天池大数据比赛的真实客户购买记录数据,通过分析客户以往的购买记录,预测未来客户对哪些商品会有行为.采用先召回部分商品、再进行模型预测排序的策略来提高预测效率.在召回过程中,对传统的根据商品类别召回商品的方法加以改进,加入对用户行为时间顺序的考虑,排序过程中采用XGBoost、LightGBM、CatBoost等boosting算法进行排序,从而有效预测未来用户会对哪些商品有所行为.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱珏樟	浙大城市学院计算机系	1	0	0.0	0.0