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数据平衡与模型融合的用户购买行为预测
文献摘要：
为了提高电子商务中的用户购买行为预测的效果,提出数据平衡与模型融合的方法来对用户购买行为进行预测.在对用户行为数据提取特征时发现数据样本类别存在严重不平衡的情况,针对这一问题运用改进的欠采样平衡方法处理用户行为数据,运用基于极端梯度提升(XGBoost)算法的融合模型对用户购买行为进行预测.以京东商城的交易数据作为实验数据集,通过与单一预测模型的对比实验证明了在预测精度和泛化能力方面融合模型相较于单一预测模型的表现都更好.
文献关键词：
购买预测;数据平衡;极端梯度提升;融合模型
中图分类号：
作者姓名：
李伊林;段海龙;林振荣
作者机构：
江西省水利科学研究院 江西南昌3300292;南昌大学信息工程学院 江西南昌330031
文献出处：
引用格式：
[1]李伊林;段海龙;林振荣-.数据平衡与模型融合的用户购买行为预测)[J].计算机应用与软件,2022(09):50-55,86
A类：
B类：
数据平衡,模型融合,购买行为预测,用户行为数据,数据提取,提取特征,本类,别存,欠采样,平衡方法,极端梯度提升,XGBoost,融合模型,京东商城,交易数据,泛化能力,购买预测
AB值：
0.330977
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