【摘 要】
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顾客是否成功购买商品,不仅与商品本身有关,而且与顾客所处区域、类型和特殊节日有关。互联网时代,各大购物网站都有海量的顾客购买信息,因此可以通过顾客对网站的使用和操作
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顾客是否成功购买商品,不仅与商品本身有关,而且与顾客所处区域、类型和特殊节日有关。互联网时代,各大购物网站都有海量的顾客购买信息,因此可以通过顾客对网站的使用和操作信息,使用机器学习算法来预测顾客购买此类商品的意向。本文使用随机森林算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法建立模型,并采用五折交叉验证的方法选出这3个可靠的模型,预测顾客在线购买的可能性,最终通过准确率、召回率、F1值、AUC对模型进行评估。实验结果表明:随机森林更适合于在线购买意图的预测。
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