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基于Xgboost的电商用户购买意向预测研究开题报告

 2022-01-25 23:22:32  

全文总字数:4118字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着互联网技术的发展,互联网思维也逐渐普及开来,这种思维推动着经济形态不断发生演化升级,从而带动社会经济迅猛发展,电子商务便是其中一个典型的例子。京东、淘宝、拼多多,各大电商平台快速崛起,网购已经逐渐从一种年轻人的时髦行为,转变为一种社会大众的普遍行为。

商品种类的极大丰富,人们个性化需求的显著提升,传统大面积广告投放模式的性价比越来越低,已经不能满足当前营销模式的发展需求。精准营销,旨在提高和促进营销业绩目标的达成,是一种把适当的信息(right message)在适当的时间(right time)通过适当的渠道(right channel)推送给适当的用户(right customer)的新型营销模式,已经成为各大电商平台关注的关键问题。

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2. 研究的基本内容

本次京东用户预测数据过程有四个部分组成,分别是数据清洗,数据分析,提取特征工程,建立xgboost模型预测。

第一部分:研究背景及意义,研究内容。

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案:

查找大数据及机器学习研究背景资料,以及xgboost算法原理,学习python软件进行处理数据方法,接着理解京东数据含义,对京东的数据进行预处理,最后得到训练集、验证集、测试集,建立xgboost模型,多次实验,配置合理的参数,不断的训练特征,导入得分文件,得到比较好的评价分数。

进度安排:

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4. 参考文献

[1] 杨贵军,徐雪,赵富强.基于xgboost算法的用户评分预测模型及应用[j]. 数据分析与知识发现,2019,3(01):118-126.

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