LSTM与随机森林购买行为预测模型研究

为预测用户的购买行为,本文提出了一种基于LSTM与随机森林相结合的预测模型。该模型不仅对用户的行为数据进行量化提取特征和商品的属性提取特征,同时结合LSTM对序列数据处理的优势,将用户的行为数据作为先后关联的序列进行动态特征提取,再结合随机森林对用户的购买行为进行预测,最后采用某商城真实的商品月销售数据进行实验验证。研究结果表明,该基于动态特征的组合模型精确率达到了98%以上,比单一的随机森林模型采用静态特征预测有较大提高,同时召回率和正确率也有所提高。该模型为用户购买行为的预测提供了有效方法。

基于集成学习的电子商务平台新用户重复购买行为预测

对电子商务平台新用户重复购买行为进行预测有助于商户开展精准营销。现有单一方法在预测准确性方面还有待提升,文中提出一种基于集成学习的预测模型以进一步提升新用户重复购买行为的预测准确率。引入"分段下采样"以获得新用户重复购买和未重复购买的平衡样本;从用户、商户及用户与商户交互三方面构建新用户购买行为特征;依据集成学习思想Stacking融合RandomForest,XGBoost和LightGBM对新用户重复购买行为进行预测。实验结果表明,Stacking融合模型准确率和AUC值比单一模型平均提升了0.4%~2%,使用"分段下采样"样本平衡算法AUC值提升0.1%左右。

北京市消费者线上购买蔬菜行为及影响因素研究

为研究北京市消费者线上购买蔬菜的行为特征和影响因素,基于276份问卷调查,对消费者购买特征、消费者购买蔬菜影响因素、对蔬菜物流的期望以及他人购买的影响四大方面进行描述性统计分析,最后建立Probit模型,对影响消费者线上购买蔬菜的影响因素进行分析。结果表明:文化程度、家庭总收入、每次购买叶类蔬菜的数量、每周购买叶类蔬菜的花费、能接受的配送时间、满多少元包邮、货到付款是否影响、新鲜程度、是否方便烹调、产地、受他人购买的影响是影响消费者线上蔬菜购买的主要因素。

网络消费特征及客户关系管理策略探析

随着社会经济和互联网的高速发展,网络购物发展迅速,网络消费者的行为特征、客户满意度因素对其购买行为有着直接影响。文章通过分析网络消费者受教育程度、年龄、性别、收入等方面的行为特征,结合客户关系管理策略,对当前网络购物中消费者与企业的关系以及存在的问题进行梳理,并提出相应的对策建议。

电子商务环境下消费者购买行为研究

随着信息技术的快速发展和互联网的普及,电子商务已成为现代商业活动的重要组成部分,深刻改变了消费者的购买行为和企业的营销策略。本文旨在深入探讨电子商务环境下消费者的购买行为特征、影响因素及变化趋势,以期为电商企业提供理论支持和实践指导。通过文献综述、案例分析及实证研究等方法,本文揭示了电子商务环境下消费者购买行为的多样性和复杂性,提出了相应的营销策略建议。

美国产业购买者行为的若干特征

在市场经济中，企业要搞好销售就要研究销售对象。在消费品市场中，企业要研究消费者行为；在物资市场中，企业就要研究产业购买者行为。产业购买者以工业为主，像制造业、加工业，另外也包括建筑业、运输业、服务业，以及农业、林业等等。根据美国的惯例，除去最终消费者...

成都市“临期食品”消费者购买行为分析

据联合国粮农组织 2020 年统计报告,每年约有三分之一的粮食被浪费,价值达上万亿美元,直接被丢弃的食物达到了 13 亿吨,其中临期食品占很大一部分,食品浪费问题一度加剧。 加之消费者对最佳有效期过度敏感,零售商为了保证食品安全选择下架销毁临期食品,消费习惯和供应环节缺乏沟通也加剧了食物浪费现象。 文章基于四川省成都市市民,观察他们购买临期食品的现象,根据数据分析将消费者进行分类,总结其消费特征,为定位临期食品销售,打开销售市场提供理论依据。