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J-GLOBAL ID：202202227117964549   整理番号：22A1169500

電子商取引における深層学習に基づくデータ解析と予測モデリング【JST・京大機械翻訳】

Data Analysis and Prediction Modeling Based on Deep Learning in E-Commerce

著者 (1件)： Feng Lei (School of Digital Commerce, Beijing Information Technology College, Beijing 100018, China)
資料名： Scientific Programming  (Scientific Programming)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0689A  ISSN： 1058-9244  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模電子商取引データ解析のための従来のデータ解析方法の低い効率のため,GEDT深層学習モデルに基づく電子商取引データ解析と予測法を提案した。購入行動は別のカテゴリーに分割され,e-コマースデータ解析と予測の問題を二値分類問題に変換する。同時に,著者らは,ユーザ行動を反映して,GBDTモデルを構築できる107の特徴を抽出する。特性は,計数クラス,分類クラス,時間差クラス,変換速度クラスなどを含んでいる。e-コマースデータの解析と予測を実現した。さらに,GBDTモデルパラメータの学習速度が0.05であるとき,基本学習者の数は200であり,ツリー深さは20であり,閾値は0.5であり,モデル予測効果は最良であり,F1値は0.12に達することができた。ロジスティック回帰とニューラルネットワークに基づく従来の予測モデルと比較して,提案したGBDTモデルは電子商取引データ解析と予測のためにより好適であった。Copyright 2022 Lei Feng. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  消費者行動 ,  分類 ,  *予測 ,  ニューラルネットワーク ,  *モデリング ,  モデル ,  *機械学習 ,  予測モデル ,  *電子商取引
準シソーラス用語： 学習者 ,  ロジスティック回帰分析 ,  モデルパラメータ ,  ユーザ行動 ,  モデル予測 ,  *深層学習 ,  二値分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (25件)：

• B. E. Ozgur, D. Franklin, "Multicollinearity in logistic regression models[J]," Anesthesia & Analgesia, vol. 133, no. 2, pp. 362-365, 2021.
• A. C. Cioci, A. L. Cioci, A. M. A. Mantero, J. P. Parreco, D. D. Yeh, R. Rattan, "Advanced statistics: multiple logistic regression, cox proportional hazards, and propensity scores," Surgical Infections, vol. 22, no. 6, pp. 604-610, 2021.
• D. Rekha, J. Sangeetha, V. Ramaswamy, "Digital document analytics using logistic regressive and deep transition-based dependency parsing," The Journal of Supercomputing, vol. 78, pp. 1-17, 2021.
• J. Singh, A. Chhabra, "Indian stock markets data analysis and prediction using macroeconomics indictors in machine learning," International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, vol. 9, no. 10, pp. 484-486, 2020.
• F. Halawa, S. Al-Hihi, W. Shen, D. Won, "A model-based approach of data analysis and prediction in chronic kidney diseases (CKD)," Proceedings of the 2017 Industrial and Systems Engineering Conference, Pittsburgh, PA, USA, 2017.

タイトルに関連する用語 (5件)： 電子商取引 ,  深層学習 ,  データ解析 ,  予測 ,  モデリング