预测的客户订单,客户行为预测

据行为量的性能要求。3)客户行为预测方法中,根据客户历史数据训练的预测预测模型中客户的个性化属性特征对客预测户行为预测的影响考订单虑不充分,比如预测客户的年龄、收入教育背景等属性。从而不能实现对客户行为的精准预测。针对上述情况,提出基于知识库的客户网购行为分析及预测系统,根客户据客户的实时浏览行为数据以及个人信息客户数订单据,以引擎知识库中已有的知识为依据,完成对客户网购行为的实时预测。本引擎在满足了客户行为预测的实时性的同时,北京工业大学订单工程硕士专业学位论文行为-订单6-考虑了客户异质性,体现了对客户订单行为的智慧化预测。

本文主要研究内行为容有以下几方面:1)知识发现。从历史交易数据和历史浏览日志等数据中挖掘能够反映电子商务客户购买行为的相关规律,并对这些规律进行提取,形成能够支撑客户客户购买行为预测的知识。本课题在知识发现方面主要是用了数据挖掘、机器学习、统计学等方法。

2)知识存储与表示。本课题采用图作为系统中的知识表示方预测式,构建客户行为知识客户图。采用RDF做知识图的数据模型表示。采用HBase作为存储工具来实现对客行为户行为知识图知识图的存储。3)客户网购行为预测。

本课题选取订单客户想买哪些产品这一维度为预测目标预测。通过产品之间预测的关联关系知识确定客户订单最想购买的商品序列,并在此基础上进一步通过TOPSIS方法实现基于购买者属性特征的商品客户购买倾客户向预测。文章一共分为6个章节预测,每个章节的主要预测安排如下:论述了客户网购行为分析客户及预测的研究背景及国内外研究现行为状,预测对以预测往研究中的不足进行了描述。

简要说明了本文的客户主要内容。论述了本文组预测织结构。描述客户的网购行为分析及预测系统的总体设计思路,并分行为别对系统中子系统的设计思想进行了详细说明。第三章论述了系统的体系结构。

对系统中的相关组件进行了功能描述,并从对每个子系统的工作原理以及每个子系统内所涉及的预测知识点进行了描述。第四章客户论述了基于FP-Growth算法行为的客户购买行为预测。从预测所学知识获取以及如何完成用户行为预测两方面进行了描述。客户第五章论述了基于TOPSIS方订单法的客客户户网购行为客户倾向预测。通过TOPSISFANGFA对客户属性与客户想买哪些商品预测之间的关联关系进行了研究。

并论述了如何使用TOPSIS方法。第六章客户行为预测预测的结果进客户行了分析。第2章系统总体设计思路-7-第2章系统总体设计思路本课题中,客户网购行为预测对在线客户购买倾向进行实客户时预测,获预测得客户当前浏览状态下可能购买的商品序列。为实现上述目标,构建了客户网购行为分析及预测系统。

本章将对系统客户构建的总体思路进行详细介绍。预测电子商务网站产生的海量数据,需要我们挖掘。

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