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特征学习和集成算法的网购用户购买行为预测研究
文献摘要：
随着国内网络建设发展,网购用户数量相继增加,庞大的网购群体形成了大量信息,用户对不同商品的需求也各不相同,商户的产品推广预算增加.文章主要介绍了特征学习和集成算法的网购用户购买行为预测,包括数据分析处理、特征处理、特征算法选择,随后介绍了特征学习和集成算法下的网购行为预测模型,包括创建购买预测模型、评价指标、超参数和结果分析,希望能给相关人士提供有效参考.
文献关键词：
特征学习;集成算法;网购用户;购买行为;预测研究
中图分类号：
作者姓名：
陈静静
作者机构：
阿里巴巴集团控股有限公司,浙江 杭州 311121
文献出处：
引用格式：
[1]陈静静-.特征学习和集成算法的网购用户购买行为预测研究)[J].中国战略新兴产业,2022(08):119-121
A类：
B类：
特征学习,集成算法,网购用户,购买行为预测,预测研究,内网,网络建设,用户数量,各不相同,商户,产品推广,数据分析处理,特征处理,算法选择,网购行为,购买预测,超参数,有效参考
AB值：
0.285446
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