【摘 要】
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随着电子商务的发展,越来越多的消费者在线上购买商品。消费者在登录购物网站时,往往会留下大量的历史行为数据。如何通过消费者的行为记录,预测消费者未来的购买行为,并以此
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随着电子商务的发展,越来越多的消费者在线上购买商品。消费者在登录购物网站时,往往会留下大量的历史行为数据。如何通过消费者的行为记录,预测消费者未来的购买行为,并以此为依据,设计推荐系统,成为越来越多的学者研究的重点。本文将XGBoost算法应用到商品购买预测中,并使用Bagging集成学习方法对单一算法进行改进,以提高预测的准确性。最后通过实验证明,采用Bagging集成学习方法的XGBoost算法模型整体效果上明显优于单一算法的模型。
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