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不平衡数据视角下的客户购买预测:基于因式分解的机器学习框架( Customer purchase prediction from the perspective of imbalanced data: A machine learning framework based on factorization machine )
SX Chen XK Wang HY Zhang JQ Wang
顾客购买预测旨在预测顾客未来的购买行为，预测结果对进行未来的商业活动具有重要意义。为了获得准确的顾客购买预测，本文开发了一个基于历史行为数据的机器学习框架。首先，考虑到行为数据的稀疏性，提出了一种基于改进因子分解机算法的特征组合方法。其次，针对顾客购买数据的不均衡性，提出了一种基于最大化边际范畴和成本敏感集成学习的不均衡性预测方法。最后，通过一个真实的旅游服务购买数据集验证了所提预测框架的可行性。实验结果和对比分析验证了所提模型的有效性。
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