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基于集成学习的工业产品精准营销方法研究

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基于集成学习的工业产品精准营销方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 课题研究背景与意义第11-12页
    1.2 相关研究与挑战第12-13页
    1.3 本文主要工作与结构第13-15页
    1.4 本章小结第15-16页
第二章 制造业产品营销机器学习基础第16-29页
    2.1 集成学习简介第16-17页
    2.2 个体学习器第17页
    2.3 Boosting算法第17-23页
        2.3.1 AdaBoost第18-19页
        2.3.2 GBDT第19-21页
        2.3.3 XGBoost第21-22页
        2.3.4 LightGBM第22-23页
    2.4 Bagging算法第23-25页
        2.4.1 随机森林第24-25页
    2.5 结合策略第25-27页
        2.5.1 平均法第26页
        2.5.2 投票法第26页
        2.5.3 学习法第26-27页
    2.6 核心需求分析流程第27-28页
    2.7 本章小结第28-29页
第三章 目标定义与方案设计第29-37页
    3.1 目标问题第29-30页
    3.2 核心解决策略第30-31页
    3.3 解决策略详细设计第31-33页
    3.4 整体方案设计第33-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第四章 数据分析与特征工程第37-53页
    4.1 数据整理第37-39页
        4.1.1 商品SKU基本信息数据表第37-38页
        4.1.2 用户基本信息数据表第38页
        4.1.3 用户行为信息数据表第38页
        4.1.4 用户订单信息数据表第38-39页
        4.1.5 评论分数信息数据表第39页
    4.2 数据分析第39-43页
        4.2.1 用户回购时间间隔分析第39-40页
        4.2.2 用户首次购买时间分析第40-43页
    4.3 数据处理第43-46页
        4.3.1 用户模型1第43-44页
        4.3.2 用户模型2第44-45页
        4.3.3 日期模型第45-46页
    4.4 特征工程第46-52页
        4.4.1 过程描述第46-47页
        4.4.2 特征预处理与构建第47-49页
        4.4.3 特征选择第49-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第五章 模型设计与性能评估第53-67页
    5.1 模型算法选择第53-56页
    5.2 模型结合策略第56-62页
        5.2.1 用户模型加权线性融合第56-59页
        5.2.2 用户模型后处理第59-60页
        5.2.3 模型堆叠(Stacking)第60-62页
    5.3 模型评估第62-66页
        5.3.1 评估方法第62-63页
        5.3.2 性能度量第63-65页
        5.3.3 模型评估方案设计第61-66页
    5.4 本章小结第66-67页
第六章 实验结果分析与对比第67-76页
    6.1 实验说明第67-68页
    6.2 实验结果与分析第68-74页
        6.2.1 基于问题一的实验分析第68-71页
        6.2.2 基于问题二的实验分析第71-74页
    6.3 应用场景第74-75页
    6.4 本章小结第75-76页
总结与展望第76-78页
    论文总结第76-77页
    展望第77-78页
参考文献第78-81页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第81-82页
致谢第82-83页
附件第83页

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