基于机器学习算法的直播电商用户购物行为预测模型的构建与应用

摘要：

首先基于S-R理论构建购物行为影响因素模型,然后依据影响因素模型建立logistic回归模型、支持向量机模型、随机森林模型以及结合以上3种算法的融合模型,并应用以上模型进行实证分析,最后使用预测效果最好的模型对各因素进行特征偏好和相关性分析,为直播电商行业发展提出针对性建议.研究结果表明,预测模型中,融合模型的效果最优;购物行为影响因素模型中的各项"刺激"都对购物行为有明显正向影响作用.

关键词：直播电商、融合模型、行为预测、购物行为影响因素

所属期刊栏目：45

分类号：O29;O224(应用数学)

在线出版日期：2023-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：872-878