单因素分析和多因素分析_单因素logistic回归分析

单因素和多因素logistic回归家应对广告商品和店铺的品质进行改善,如商品价格的制定,通过活动扩大商品的销量,提升店铺物流服务等。其中,第一阶段即查询推荐,是整个转化过程的基础,也是三个阶段中平台唯一可控的因素因素,因此对于平台来讲,应因素主要着手于此处的研究来提升转化率。分析电商平台中购物搜索的过程,发现用户与购物页面不断交互的过程,实际是不断缩小商品属性范围的过程,因此如果每次给出查询推荐词的属性范围与当前商品因素分析属性范围交集最小,假设用户采用推荐,则能够以最少的页面交互数到达理想商品的页面,提高购物效率。整个过程中的序列决策,属于强化学习解决的问题领域。构建实际购物中查询推荐过程的马尔科夫决策模型,并设计求解模型的深度强化学习算法,最后通过算例验证这一模型,实验结果表明,经过359轮的试探学习之后,平台学习到最优策略,并且确实没有在某一决策过程中选择热门内容,证明了算法的有效性,与传统查询推荐相比,本方法具有准确、智能、实时适应的特点。(2)方法的创新相较于传统回归方法进行因logistic回归素分析,机器学习优势在于对输入变量的宽容性及构造模型的精确性,具体体现在:归纳影响因素时不需要太过严谨的逻辑;输入的影响因子表现形式多样;无须考虑影响因子之间的相关性;算法根据大数据能够自动学习出较为精准的模型。

多因素logistic回归分析本文基于数据因素分析挖掘,引入有监督机器学习算法进行对广告商品转化率影响因素的挖掘,相比于传统因素分析,挖掘出的影响因素较为全面,过程相对简洁,该方法具有普遍性,可为其他复杂系统中影响因素的探究提供参考。(3)查询推荐方式的创新相较于考虑热门内容作为查询推荐目标,本文建立新的查询推荐模型,引入深度强化学习算法来解决查询推荐问题,算法更加准确、智能、高效,可为查询推荐系统的设计提供因素参考。需进一步改进之处:(1)由于数据较难获得,本文所使用的数据为阿里“天池大数据”平台公开提供的部分脱敏数据,数据量为47万条,数据发生时间为固定时段。未来使用内容丰富、数量更多、时间因素分布更广的数据进行训练学习,相信广告转化率影响因素挖掘的将更为精准。

(2)本文设计查询推荐的算法后,由于条件限制,只通过简单算例进行了验证,无法在实因素际的电商平台中进行实测。未来可结合实际应用环境对算法进行进一步调整优化。1、理论意因素分析义目前,不少学者对电商直播营销的优势进行了肯定。但是,学术界对于电商直播的研究尚未全面展开,缺少相关的实证研究。以往针对意见领袖和消费者的研究主要集因素中于传播中的信息因素,对意见领袖自身研logistic回归究较为不足。

国内外对网络意见领袖的研究主要因素分析集中于虚拟社区,对直播中意见领袖的研究较为匮乏。由于消费者的购买行为很大程度上受到消费者态度的正向影响,因此学界对于消费者态度的研究热度一直不减。虽然消费者态度的理论发展日趋完善,有了较为成熟的研究成果,但是消费者态度的具体应用尚未涉及到电商直因素播领域。

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