基于机器学习和社群互动信息的用户购买意愿分析

• 作者: 周毅勇 闽南理工学院实践教学中心
• 来源期刊: 科技创新与生产力
• 关键词: 社群互动信息 用户购买意愿 机器学习 Transformer模型 端到端
• 年，卷（期）: 2024,（2）
• 所属期刊栏目: 创新思维
• 页码范围: 32-35
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

本文指出随着短视频平台以及社交平台与电子商务愈发深入的融合发展，越来越多的人参与到和商家的社群互动中并进一步发生购买行为。为了分析并建模社群互动信息和用户购买意愿之间的关系，本文采用机器学习算法对社群互动信息数据进行了分析处理，构建出用户购买意愿预测模型。为了使模型更具有泛化性，降低人为经验的影响，模型采用Transformer模型端到端的训练拟合社群互动信息对用户购买意愿的影响机理。实验结果表明，Transformer模型利用社群互动信息对用户购买意愿进行预测的效果最优，在预测准确率方面明显高于其他模型。