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J-GLOBAL ID：201702245459897993   整理番号：17A0278329

オンライン購入予測のためのサポートベクトルマシンを用いた【Powered by NICT】

Using support vector machine for online purchase predication

著者 (2件)： Liu Xiaoman (School of Economics and Management, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Li Jing (School of Economics and Management, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： LISS  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電子商取引は,中国の国家経済への重要な寄与因子となっている。若葉,クリックと購入のような電子商取引プラットフォーム上でのユーザの行動データの質量はDT時代に蓄積されている。ビッグデータの背後にあるパターンを探索するために機械学習アルゴリズムを用いた研究の新しい焦点に成長する。本論文では,まず,これらの行動データに特徴抽出を行うためにSQLサーバ用いた。第二に,SVMに基づくソフトウェアパッケージ,Libsvmを用いて予測モデルを構築する上で収集された特徴を訓練することである。最後に,モデルはオンライン消費者の将来購買条件を予測し,望ましい結果を得るために採用した。,ある程度まで,著者らの研究は,オンラインショッピングの規則的なパターンを発見と同様に電子商取引の製品レコメンデーション精度と変換速度を改善するための実用的な意義を持っている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 中華人民共和国 ,  プログラムパッケージ ,  *サポートベクトルマシン ,  学習アルゴリズム ,  予測モデル ,  電子商取引 ,  特徴抽出 ,  *購買 ,  消費者
準シソーラス用語： オンラインショッピング ,  ビッグデータ ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： オンライン ,  購入 ,  予測 ,  サポートベクトルマシン