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基于在线序列优化极限学习机的电子商务客户流失量预测模型
被引量：
9
1
作者
杨力
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期108-114,共7页
为了提高电子商务客户流失量预测的准确性,针对单机处理模式无法有效预测海量电子商务客户流失量的难题,提出了在线序列优化极限学习机的电子商务客户流失量预测模型。首先通过云计算技术的Map/Reduce模式对电子商务客户流失量数据进行...
为了提高电子商务客户流失量预测的准确性,针对单机处理模式无法有效预测海量电子商务客户流失量的难题,提出了在线序列优化极限学习机的电子商务客户流失量预测模型。首先通过云计算技术的Map/Reduce模式对电子商务客户流失量数据进行分割,得到多个训练子集,然后采用线序列优化极限学习机对电子商务客户流失量的每一个训练子集进行建模,并对训练子集的预测结果进行融合,得到电子商务客户流失量的最终预测结果,最后通过电子商务客户流失量算例进行模型的有效性进行验证。结果表明,该文模型提高了电子商务客户流失量的预测精度,而且减少了电子商务客户流失量建模的训练时间,大幅度提高了电子商务客户流失量预测速度。
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关键词
电子商务
客户流失量
云计算处理技术
预测模型
极限学习机
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题名
基于在线序列优化极限学习机的电子商务客户流失量预测模型
被引量：
9
1
作者
杨力
机构
合肥工业大学管理学院
安徽国防科技职业学院经贸管理学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期108-114,共7页
基金
国家自然科学基金(71871082)
安徽省高校人文社会科学研究重大项目(SK2016SD15)
安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyqZD2016456)
文摘
为了提高电子商务客户流失量预测的准确性,针对单机处理模式无法有效预测海量电子商务客户流失量的难题,提出了在线序列优化极限学习机的电子商务客户流失量预测模型。首先通过云计算技术的Map/Reduce模式对电子商务客户流失量数据进行分割,得到多个训练子集,然后采用线序列优化极限学习机对电子商务客户流失量的每一个训练子集进行建模,并对训练子集的预测结果进行融合,得到电子商务客户流失量的最终预测结果,最后通过电子商务客户流失量算例进行模型的有效性进行验证。结果表明,该文模型提高了电子商务客户流失量的预测精度,而且减少了电子商务客户流失量建模的训练时间,大幅度提高了电子商务客户流失量预测速度。
关键词
电子商务
客户流失量
云计算处理技术
预测模型
极限学习机
Keywords
E-commerce
customer churn
cloud computing technology
prediction model
extreme Learning Machine
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
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被引量
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1
基于在线序列优化极限学习机的电子商务客户流失量预测模型
杨力
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
9
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