基于机器学习及电商数据预测用户行为

周志远

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基于机器学习及电商数据预测用户行为

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随着计算机及互联网的快速发展,电子商务渐渐成为国家经济的重要组成部分,如何从大数据中准确预测用户购物行为并进行个性化推荐成为电商领域的研究热点.本文基于机器学习对英国电子商务数据进行基本分析,以文本处理及聚类的方式构造用户-产品矩阵及产品和用户聚类,并实现支持向量机分类器对新用户进行分类,从而预测新用户的购买行为及模式.

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来源
《通讯世界》 |2019年第3期|212-213|共2页
作者
周志远;
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作者单位

济宁孔子国际学校;

山东省济宁市272000;

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正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
电子商务; 文本处理; 用户聚类; 支持向量机; 分类器;

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