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一种基于数据全局搜索和特征分类的预测方法
库涛; 林乐新; 翟鹏华; 熊艳彬
Department数字工厂研究室
Rights Holder中国科学院沈阳自动化研究所
Patent Agent21002 沈阳科苑专利商标代理有限公司
Country中国
Subtype发明
Status公开
Abstract本发明涉及一种基于数据全局搜索和特征分类的预测方法,将用户群体分为品牌人群和非品牌人群;提取品牌人群的属性特征、偏好特征以及品类特征;提取非品牌人群的属性特征,偏好特征,品类特征,竞品特征和搜索特征;将提取到的特征形成特征集;根据特征集,基于改进的随机森林算法,建立面向O2O的潜在客户识别模型。本发明建立的预测模式和算法具有全局搜索能力强,收敛速度快,识别精度高等优点,并在面向O2O电子商务领域中潜在客户识别与预测中取得了成功应用。
PCT Attributes
Application Date2019-06-11
2020-12-11
Application NumberCN201910499912.0
Open (Notice) NumberCN112070519A
Language中文
Contribution Rank1
Document Type专利
Identifierhttp://ir.sia.cn/handle/173321/28050
Collection数字工厂研究室
Affiliation中国科学院沈阳自动化研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
库涛,林乐新,翟鹏华,等. 一种基于数据全局搜索和特征分类的预测方法[P]. 2020-12-11.
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