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J-GLOBAL ID：202102249776974958   整理番号：21A0229566

勾配ブーストツリーによる電子商取引顧客チャーン予測【JST・京大機械翻訳】

E-Commerce Customer Churn Prediction By Gradient Boosted Trees

著者 (2件)： Raeisi Shamim (University of Tehran,College of Science,Department of Mathematics, Statistics and Computer Science,Tehran,Iran) ,  Sajedi Hedieh (University of Tehran,College of Science,Department of Mathematics, Statistics and Computer Science,Tehran,Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCKE  ページ： 055-059  発行年： 2020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： 毎日貯蔵されたデータ量は,特定の割合で増加している。E-コマースサービスは,新しい知識が日常ベースで集められる領域の1つである。したがって,この分野におけるデータマイニング技術の使用が必要である。本論文は,イラン,テヘランにおける最も重要なオンライン食品順序サービスによって提供されたデータセットへの洞察を得ることを狙った。データ解析は顧客チャーンの原因の発見を助け,顧客の所有権を保つための情報も採用する。顧客チャーンは,成長するビジネスを評価するための重要な基準であり,そのため,企業が顧客を維持するための優位性を予想することが重要である。本論文の目的は,オンライン特性とユーザ行動を用いた顧客チャーンの予測である。多重実験を行い,異なるデータマイニング法の結果を比較した。結果は,勾配ブースティングツリーが他の技術の中で86.90%の精度でより良いことを証明した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 食品 ,  イラン・イスラム共和国 ,  多重化 ,  データ解析 ,  *データマイニング ,  電子商取引
準シソーラス用語： チャーニング ,  ユーザ行動 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 勾配 ,  電子商取引 ,  顧客 ,  チャーン ,  予測