Inköp beteende förutsägelse är en av de viktigaste frågorna för precision marknadsföring av e-handel företag. Detta brev presenterar vår lösning på problemet med köpbeteende förutsägelse i e-handel, särskilt uppgiften för Big Data Contest av Kina Computer Federation 2014. Målet med denna uppgift är att förutsäga vilka användare som kommer att ha köpbeteendet baserat på användarnas historiska data. De traditionella metoderna för rekommendationer stöter på två avgörande problem i detta scenario. För det första förutsäger denna uppgift bara vilka användare som kommer att ha köpbeteendet, snarare än vilka objekt som bör rekommenderas till vilka användare. För det andra utgör den storskaliga datasetet en stor utmaning för att bygga den empiriska modellen. Feature Engineering och Factorization Model kastar lite ljus över dessa problem. Vi föreslår att använda Factorization Machines modell baserat på flera klasser och höga dimensioner av funktionsteknik. Experimentella resultat på en verklig datauppsättning visar fördelarna med vår föreslagna metod.
Chen och Al. REF förutsäger köpbeteenden i e-handel baserat på produkt intryck och klicka beteende reklam.
Purchase Behavior Prediction in E-Commerce with Factorization Machines
{'venue': 'IEICE Transactions', 'journal': 'IEICE Transactions', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}