【摘 要】
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近年来,随着电商行业的蓬勃发展,越来越多的人关注O2O（Online To Offline）电子商务模式。优惠券作为O2O模式吸引顾客的一种重要营销手段,常被商家和电商平台所采用。然而,优惠券被发放后,无法预估用户是否会使用该优惠券,可能会造成资源的浪费等问题。只有通过分析用户的历史消费行为,提前判断该用户是否会使用优惠券,以此作为优惠券的发放依据,才能在减少浪费资源的同时提高营销能力。所以,对优
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近年来,随着电商行业的蓬勃发展,越来越多的人关注O2O（Online To Offline）电子商务模式。优惠券作为O2O模式吸引顾客的一种重要营销手段,常被商家和电商平台所采用。然而,优惠券被发放后,无法预估用户是否会使用该优惠券,可能会造成资源的浪费等问题。只有通过分析用户的历史消费行为,提前判断该用户是否会使用优惠券,以此作为优惠券的发放依据,才能在减少浪费资源的同时提高营销能力。所以,对优惠券的使用预测研究具有一定的现实应用意义。本文应用特征工程完成了数据集上的特征构造,提出了一种特征选择算法MIRFS（Mutual Information-Random Forest-Sequential Backward Selection）,并使用该算法对所构造的特征实施了特征选择。为解决正负样本不平衡问题,基于XGBoost算法提出了一种预测算法BG-XGBoost（Balanced Bagging Classifier&Genetic AlgorithmXGBoost）,并基于此算法构建了O2O优惠券使用预测模型。最后,设计并实现了O2O优惠券使用预测系统。本文的主要研究内容如下:（1）对O2O优惠券的研究背景、研究意义以及国内外研究现状进行分析;研究了数据挖掘技术、特征工程技术及其相关算法的理论与原理。（2）对原数据集进行数据预处理、打标以及划分,并对预处理后的数据集进行数据统计分析和可视化分析。基于原始特征结合数据分析结果进行特征构造,得到5个基础特征群（即用户特征群、商家特征群、优惠券特征群、时间特征群和距离特征群）和2个组合特征群（即用户-优惠券特征群和用户-商家特征群）,共计111个特征。（3）提出了一种特征选择算法MIRFS,并利用该算法对所构造的111个特征进行特征选择,从中选择出48个评价得分高的特征。为了验证MIRFS算法的有效性,基于特征选择前后的样本数据,采用AUC、F1值和训练时间等评估指标,选择XGBoost、Random Forest、GBDT和Light GBM四种算法进行了建模对比。实验结果表明,四个算法在使用MIRFS特征选择后的样本数据上的分类性能均得到了一定的提升。（4）为处理正负样本不平衡问题,提出一种基于XGBoost的BG-XGBoost预测算法,并以此构建了O2O优惠券使用预测模型。实验结果表明,使用BG-XGBoost算法构建的预测模型,AUC达到了0.8642,提升了1.41%,F1值提高了6.39%,说明本文提出的BG-XGBoost算法比其他集成学习算法能够更好地处理正负样本不平衡问题。（5）设计并实现了一个O2O优惠券使用预测系统。
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