机器学习算法在用户行为中的应用

摘要：

机器学习是人工智能相关领域中与算法相关的一个子域,是解决人工智能问题的一个途径,它允许计算机不停的模拟人的思考方式进行学习,来发掘出隐藏在数据背后的模型,并能对不完全信息进行推理,来构造新事物.目前机器学习的应用主要集中在数据挖掘,计算机视觉,自然语言处理,模式识别,搜索引擎等.文中将机器学习中的算法决策树C4.5,随机森林,贝叶斯网络应用到电商用户行为数据的挖掘中,解决用户行为属性与用户收入水平的分类情况问题;通过三种算法对用户行为的研究,得出决策树C4.5算法在用户收入分类上要优于后两种.

关键词：机器学习、用户行为、C4.5算法、随机森林、贝叶斯网络

所属期刊栏目：13

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：智能物流实验室北京市重点实验室BZ0211

在线出版日期：2017-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：180-182