A Study of Consumer Data-Driven Purchasing Behaviour Insight and Prediction in the Context of Digital Marketing
Notice bibliographique
Résumé
Consumer data is an important support for analysing and observing consumer behaviours in the era of digital marketing, and constructing models to predict consumer purchasing behaviours.In this paper, we select the Retailrocket consumer behaviour dataset based on real shopping websites, analyse the distribution of various types of consumer behaviour over time and other data characteristics, and gain insights into the behavioural habits of consumers when shopping.Based on the XGBoost algorithm in machine learning, a prediction model of consumer behaviour is constructed, and the genetic algorithm is used to optimize and improve the XGBoost algorithm.The XGBoost prediction model has a significantly better prediction performance than the LSTM prediction model and the LR prediction model when facing the data under the under-sampling data balancing method and the improved random under-sampling method based on the K-means algorithm. .The performance of the GA-XGBoost prediction model optimised by the genetic algorithm is significantly improved compared to the XGBoost prediction model, and substantially better than the LSTM prediction model and the LR prediction model.The accuracy and F1 value of the GA-XGBoost prediction model in the data under the improved stochastic undersampling method are 0.90865 and 0.92435, respectively, which are improved by 14.69% and 17.26% relative to the XGBoost prediction model.Meanwhile, the stability of GA-XGBoost prediction model is also significantly improved compared to XGBoost prediction model.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».