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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明提供一种用户的产品复购情况预测方法及装置，涉及数据分析技术领域，所述方法通过多维度全域用户行为数据进行分析挖掘，通过整合线上线下订单数据、品牌活动数据，构建一种通用的用户复购行为预测特征群，基于长周期用户连接强度类特征反映用户对品牌注意力的变化情况、基于改进RFM构建短周期的用户价值类特征；然后通过K‑Means++算法对用户进行聚类并进行混合采样实现样本均衡，最后通过GA‑TabNet‑Stacking模型组合进行用户复购概率的预测。本发明解决了现有技术中用户行为预测方法特征构建和特征选择缺少普适性和通用性、样本均衡处理引入过多噪声、预测准确率较低的问题，提高了预测结果的准确性。
主权项：1.一种用户的产品复购情况预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标产品相关的用户行为数据，并对所述用户行为数据进行预处理，所述用户行为数据包括用户订单数据、用户活动参与数据以及用户属性数据；对预处理后的所述用户行为数据分别进行特征提取和特征选择，获得所述用户行为数据对应的特征子集，特征提取包括基础属性特征、用户连接强度特征、用户价值类特征的提取，其中，基于改进的RFM模型对所述用户行为数据进行用户价值类特征的提取；基于K-Means++方法对所述特征子集对应的所述用户行为数据进行用户分群，得到用户分群数据，并根据所述用户分群数据对不同用户群体对应的用户行为数据进行混合采样实现样本平衡，获得均衡处理后的样本数据；将均衡处理后的所述样本数据输入至GA-TabNet-Stacking异质模型进行训练，所述GA-TabNet-Stacking异质模型训练完成之后，将当前用户的用户数据输入至所述GA-TabNet-Stacking异质模型，输出所述当前用户对所述目标产品的复购概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种用户的产品复购情况预测方法及装置
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