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基于梯度提升树模型的网络优惠券使用预测
被引量:
6
1
作者
陆平
陈笑天
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第18期234-238,共5页
互联网与实体经济融合发展背景下,网络优惠券往往承担了提升用户体验、促进再次消费的重要功能。构建梯度提升树、随机森林等模型,预测网络优惠券使用行为;并对影响因素的重要性进行排序。结果表明:梯度提升树算法的五折交叉验证平均测...
互联网与实体经济融合发展背景下,网络优惠券往往承担了提升用户体验、促进再次消费的重要功能。构建梯度提升树、随机森林等模型,预测网络优惠券使用行为;并对影响因素的重要性进行排序。结果表明:梯度提升树算法的五折交叉验证平均测试精度、曲线下面积值分别为 0. 804 与 0. 886,高于随机森林与单棵决策树算法。优惠券折扣率对于用户使用优惠券行为起着决定性影响,用户经常活动的地点离该商户最近门店的距离、领取优惠券时间等特征对用户使用优惠券行为具有重要影响。
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关键词
网络优惠券
梯度提升树
随机森林
预测
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职称材料
题名
基于梯度提升树模型的网络优惠券使用预测
被引量:
6
1
作者
陆平
陈笑天
机构
中国电子信息产业发展研究院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第18期234-238,共5页
基金
工信部规划司研究项目资助
文摘
互联网与实体经济融合发展背景下,网络优惠券往往承担了提升用户体验、促进再次消费的重要功能。构建梯度提升树、随机森林等模型,预测网络优惠券使用行为;并对影响因素的重要性进行排序。结果表明:梯度提升树算法的五折交叉验证平均测试精度、曲线下面积值分别为 0. 804 与 0. 886,高于随机森林与单棵决策树算法。优惠券折扣率对于用户使用优惠券行为起着决定性影响,用户经常活动的地点离该商户最近门店的距离、领取优惠券时间等特征对用户使用优惠券行为具有重要影响。
关键词
网络优惠券
梯度提升树
随机森林
预测
Keywords
internet coupons
gradient boosting decision tree
random forest
prediction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
N94 [自然科学总论—系统科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于梯度提升树模型的网络优惠券使用预测
陆平
陈笑天
《科学技术与工程》
北大核心
2019
6
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