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J-GLOBAL ID：202102250795815779   整理番号：21A0739366

電商プラットフォームユーザ再買物挙動の予測研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Prediction of Re-shopping Behavior of E-commerce Customers

著者 (4件)： Lv Zeyu (東北大学軟件学院 沈陽 110167) ,  Li Jixuan (東北大学軟件学院 沈陽 110167) ,  Chen Rujian (東北大学軟件学院 沈陽 110167) ,  Chen Dongming (東北大学軟件学院 沈陽 110167)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 47  号： z1  ページ： 424-428  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電商プラットフォーム上のユーザーの買物行為の研究は電商企業にとって重要な商業応用価値を持つ。本論文では、買物者の同一電商プラットフォームにおける再消費行為の予測問題について研究した。まず第一に,利用者と商店の行動と取引記録に関して,特徴工学方式に基づくいくつかの異なった行動予測特性を設計して,可視化方式に基づく予測特性の重要性と特性を分析して,属性選択を行った。次に,提案した予測特性に基づいて,異なるアルゴリズムを用いた訓練予測モデルを設計した。実験により、マルチlightGBMモデルの融合方法は、高い再購入物挙動予測精度を達成でき、そのAUC値は0.7018に達することができ、同時に、この方法に基づく予測器は少数の特徴しか必要とせず、予測結果に対して良好な貢献を得られることが分かった。研究のデータ源はオープンソースの真実大データであり、研究成果は応用と学術二重の価値を有する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *購買 ,  可視化 ,  小売店 ,  予測モデル ,  前向きコホート研究
準シソーラス用語： 予測精度 ,  予測器 ,  オープンソース ,  行動予測 ,  属性選択 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： プラットフォーム ,  買物 ,  挙動 ,  予測 ,  研究