用户在线购买预测：一种基于用户操作序列和选择模型的方法

来源：计算机研究与发展杂志2016年第8期北京时间：

作者：曾宪宇,刘淇,赵洪科,徐童,王怡君,陈恩红,

摘要：电商网站的兴起与用户在线购物习惯的形成，带来了海量的在线消费行为数据.如何从这些行为数据(如点击数据)中建模用户对相似产品的比较和选择过程，进而准确预测用户的兴趣偏好和购买行为，对于提高产品的购买转化率具有重要意义.针对这一问题，提出了基于用户行为序列数据和选择模型的在线购买预测解决方案.具体而言，1)使用行为序列效用函数估计用户在购买周期(session)中的最佳替代商品，然后对购买商品和最佳替代商品建立基于潜在因子的选择模型(latentfactorbasedchoicemodel,LF-CM)，从而得到用户的购买偏好，实现对用户购买行为的预测.更进一步，为了充分地利用用户在每个购买周期的所有选择和比较信息，提高预测精度;2)提出了一种可以作用于购买周期内所有商品的排序学习模型(latentfactorandsequencebasedchoicemodel,LFS-CM)，它通过融合潜在因子和行为序列的效用函数，提高了购买预测的精度;3)使用大规模真实数据集在分布式环境下进行了实验，并与参照算法进行了对比，证实了所提出的2个方法在用户在线购买预测上的有效性.

关键词：在线购买预测, 选择模型, 行为序列, 序列效用, 分布式平台,