[發明專利]一種基于兩階段組合的在線消費行為預測方法及系統

在審

• 申請號: 202110989631.0
• 申請日: 2021-08-26
• 公開（公告）號: CN113706195A
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發明（設計）人: 李剛;劉榮月;沈夢迪;馬洪棟
• 申請（專利權）人: 東北大學秦皇島分校
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q10/08;G06Q30/06
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 李珉

1.一種基于兩階段組合的在線消費行為預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：對用戶在線瀏覽商品是否消費行為的歷史數據進行預處理；其中歷史數據包括定量指標值和定性指標值；

步驟2：基于Logistic模型進行指標組合的篩選；

步驟3：將Logistic模型篩選出來的變量作為決策樹模型的輸入變量，使用決策樹模型對用戶瀏覽商品是否消費的行為進行二次預測，并輸出購買商品的概率；

步驟4：輸出用戶是否購買的概率，供商家進行營銷決策。

2.根據權利要求1所述的一種基于兩階段組合的在線消費行為預測方法，其特征在于，所述步驟1具體包括以下步驟：

步驟1.1：將定量指標值采取最大最小標準化方法進行標準化處理；

步驟1.2：將定性指標值根據定性指標評分表進行打分。

3.根據權利要求1所述的一種基于兩階段組合的在線消費行為預測方法，其特征在于，步驟2所述Logistic模型中，設n個獨立指標變量x＝{x₁,x₂,…,x_n}，二元響應變量y∈{0,1}，y＝1表示某個用戶購買商品，y＝0表示某個用戶不購買某個商品；設條件概率p(y＝1|x)＝p為樣本x條件下事件y＝1發生的概率，則Logistic回歸模型表示為：

其中g(x)＝w₀+w₁x₁+…+w_nx_n，w_n表示第n個獨立指標變量的權重；

對比值比取對數得到：

通過公式2求出w₀,w₁,…,w_n，若指標x_m(m＝1,2,…,n)的權重w_m不為0且相應的顯著性水平P值小于5％，則說明該特征對借款人的違約狀態具有影響，保留該指標；否則刪除該指標，以此進行變量篩選。

4.根據權利要求1所述的一種基于兩階段組合的在線消費行為預測方法，其特征在于，步驟3所述二次預測為，給定數據集D＝{(x₁,y₁),(x₂,y₂),…,(x_i,y_i),…,(x_n,y_n)}，其中x_i為輸入的特征向量，y_i∈{1,2,...,K}是一個包含K個類的類別變量，在消費者是否購買的問題中K＝2，i＝1,2,…,n，n為樣本量；

使用基尼指數用來衡量數據集的不確定性，定義如式(3)所示：

對于二分類，即消費者是否購買問題中，K＝2，則基尼指數表示為：

Gini(r)＝2r(1-r) (4)

其中r表示表示節點j(j＝1,2,…,J)中第k(k＝1,2,…,K)類樣本的比例；

基尼指數(Gini)值越小，不確定程度就越小，選擇基尼系數最小的指標進行分支，然后判斷是否購買，輸出用戶是否購買商品的概率。

5.一種基于兩階段組合的在線消費行為預測系統，用于實現權利要求1所述的一種基于兩階段組合的在線消費行為預測方法，其特征在于，包括：用戶數據輸入模塊，用戶數據處理模塊，用戶數據輸出模塊；

所述用戶數據輸入模塊，將用戶瀏覽商品的在線數據輸入到用戶數據輸入模塊；

所述用戶數據處理模塊，將用戶數據輸入模塊的在線數據輸入到用戶數據處理模塊，用戶數據處理模型處理用戶的在線數據，用于預測用戶在線瀏覽行為購買商品的概率預測；

所述用戶數據輸出模塊，用戶數據處理模塊輸出用戶在線消費，即是否購買商品的概率，賣家根據用戶購買商品的概率進行決策。