【摘 要】
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针对隐式反馈用户行为特征数据挖掘研究不足的问题,基于大规模的电商隐式反馈数据,提出一种基于Inception网络的用户行为特征挖掘方法,通过构建用户行为加权倾向特征和Inception网络模型,完成了对用户行为特征的分析与预测.结果表明,本研究Inception网络模型在实验数据集上具有较高的准确率,达到90％以上,相较于CNN网络模型和Logit回归模型,Inception网络模型的准确率、查准率、查全率和F1值更高,具有一定的优越性;在实例验证中,本研究Inception网络模型的最终预测结果F1值达
【机 构】
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西安职业技术学院经济管理学院,西安710077
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针对隐式反馈用户行为特征数据挖掘研究不足的问题,基于大规模的电商隐式反馈数据,提出一种基于Inception网络的用户行为特征挖掘方法,通过构建用户行为加权倾向特征和Inception网络模型,完成了对用户行为特征的分析与预测.结果表明,本研究Inception网络模型在实验数据集上具有较高的准确率,达到90％以上,相较于CNN网络模型和Logit回归模型,Inception网络模型的准确率、查准率、查全率和F1值更高,具有一定的优越性;在实例验证中,本研究Inception网络模型的最终预测结果F1值达到12.42,比CNN网络模型和Logit回归模型最终预测结果F1值提升了 8.9％和10.5％,为电商平台向用户推荐商品提供了参考.
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