基于梯度提升树模型的网络优惠券使用预测

互联网与实体经济融合发展背景下,网络优惠券往往承担了提升用户体验、促进再次消费的重要功能。构建梯度提升树、随机森林等模型,预测网络优惠券使用行为;并对影响因素的重要性进行排序。结果表明:梯度提升树算法的五折交叉验证平均测试精度、曲线下面积值分别为0. 804与0. 886,高于随机森林与单棵决策树算法。优惠券折扣率对于用户使用优惠券行为起着决定性影响,用户经常活动的地点离该商户最近门店的距离、领取优惠券时间等特征对用户使用优惠券行为具有重要影响。     

基于混合特征和XGBoost算法的微博转发预测

微博转发是微博信息传播的重要途经.影响微博转发的因素主要是用户属性、微博内容、用户社交和用户兴趣.已有的微博转发预测模型仅考虑部分因素,实际上4个因素对用户转发行为都有影响,此外也应该关注预测模型的计算时间.基于此,提出一种基于混合特征和XGBoost算法的微博转发预测模型.首先根据4个因素分别提取用户特征、微博特征、社交特征以及兴趣特征;然后基于PageRank算法计算用户影响力,基于隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型和KL距离计算兴趣相似度,定义用户转发活跃度和用户交互影响力的计算公式;最后利用XGBoost算法构建预测模型,对转发预测进行分析.实验结果表明,新的预测方法在准确率和时间等评价指标上有较好的表现,同时也验证了综合考虑4个因素的重要性和有效性.     

基于XGBoost算法的电商用户重复购买行为预测

机器学习算法广泛应用于电商用户行为数据分析及商业预测.其中，XGBoost算法作为一种常用的有监督机器学习算法，能够实现电商用户行为特征最优选择与行为模型构建、评估消费价值、预测重复购买行为概率、提高商业决策的精准性与可行性.本研究采用阿里云天池大数据竞赛“天猫复购预测”所提供的“双十一”电商购物节关联数据集中约42万电商平台用户产生的5 500万条行为数据，基于促销活动情境完成特征构造，实现有监督分类学习.本研究实现了XGBoost算法的参数优化与数据特征值处理过程优化，完成了促销活动后6个月内电商用户重复购买行为的预测模型演算.结果表明：优化后的XGBoost算法能够比较精准地预测电商用户重复购买行为、评估在线用户潜在购买价值、实现精准营销以及真正促进促销活动的长期投资回报率提高.     

融合矩阵分解和XGBoost的个性化推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法中评分矩阵过于稀疏和算法准确度不高的问题,提出一种融合矩阵分解和XGBoost算法的推荐算法(MFXGB,Matrix Factorization XGBoost),其特点是利用SVD++算法(SVD,Singular Value Decomposition)对用户项目评分矩阵进行填充,避免过多的缺失值对算法精确度的影响,再利用XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法训练有监督的模型用于预测用户评分.为了克服计算成本过高的困难,提出利用K-均值聚类方法进行特征提取用于训练XGBoost模型.将MFXGB算法应用于MovieLens数据集进行实验分析,结果显示,MFXGB算法的推荐精确度比传统的3种方法分别提高了8.91％、10.18％和11.79％,效果明显优于传统的推荐算法.     

基于小波包分解的GJO-XGBoost水面蒸发量预测

为提高水面蒸发量预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)、金豺优化(GJO)算法和极端梯度提升(XGBoost)算法相融合的水面蒸发量时间序列预测模型,通过云南省龙潭站、董湖站、西洋站1991—2021年逐月水面蒸发量时序数据对模型进行检验.首先介绍GJO原理,在不同维度条件下选取4个标准函数对GJO进行仿真测试,并与粒子群优化(PSO)算法的仿真结果作对比.其次采用小波包变换(WPT)对逐月水面蒸发量时序数据进行分解处理,构建XGBoost算法输入输出向量.最后引入GJO算法对XGBoost超参数进行调优,建立WPT-GJO-XGBoost模型对各子序列分量进行预测和重构,并构建WPT-PSO-XGBoost、WPT-GJO-SVM、WPT-PSO-SVM、WPT-XGBoost作对比分析模型.结果表明：在不同维条件下GJO算法寻优精度优于PSO算法.WPT-GJO-XGBoost模型对龙潭站、董湖站、西洋站水面蒸发量预测的平均绝对百分比误差分别为5.491%、4.943%、5.024%,平均绝对误差分别为4.70、3.37、3.39 mm,预测精度优于WPT-PSO-XGBoos...     

基于用户隐式数据的个性化酒店推荐算法

在基于物品协同过滤的基础上,对隐式反馈数据进行挖掘建模,设计了隐式反馈偏好评分规则,并据此赋予了计算酒店相似度公式的新定义.考虑到用户的基本特征也会对用户个性化需求产生影响以及单一算法的局限性,进一步引入了XGBoost模型,利用XGBoost训练对改进后的推荐结果进行过滤,得到较好的个性化酒店推荐系统.文中采用真实的...     

基于语义行为和社交关联的好友推荐模型

现今社交媒体是建立社交联系的重要媒介,好友推荐对于扩展人们的关系网络起到至关重要的作用,准确的用户特征提取和分析是社交网络中好友推荐的关键.传统的好友推荐方法一般都是根据部分用户属性信息或行为信息进行推荐,所以对用户特征的描述不完整,推荐的效率和准确率远非预期.提出基于用户语义行为和社交关联的推荐模型应用于社交媒体平台上的好友推荐.为了获得准确的预测,使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)对语义信息进行主题建模,得到基于主题的用户语义行为特征表达;使用DeepWalk算法对用户社交关联网络图进行特征提取,得到准确的社交关联特征表达;使用反向传播神经网络来预测用户潜在的社交关联,为用户精准推荐好友.该模型实现了利用用户语义行为和社交关联预测用户潜在的社交关联,可以根据潜在社交关联进行精准的好友推荐.     

一种基于差异度聚类的异常入侵检测算法

基于差异度聚类分析,提出了一种新的异常入侵检测算法DCAIDA,详细介绍了基于差异度聚类分析的用户行为模型建立算法和异常入侵检测算法.通过对原始用户行为数据进行差异度聚类分析,建立用户行为模型,并依据聚类模型对实时的用户行为进行分类,以此判断是否发生入侵.在KDD CUP 1999上的仿真实验结果表明:该算法检测率高、误报率低,且对新攻击类型有一定的检测能力,可实现预期效果.     

改进粒子群优化XGBoost模型的高速公路服务区交通量预测

为了科学有效地评估高速公路服务区交通通行服务能力和进行基础设施优化配置,提出一种基于改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)和XGBoost融合的高速公路服务区交通量预测模型.首先对粒子群算法的拓扑关系结构进行改进,将粒子群划分为主粒子和从粒子,获得多个改进粒子组,并给出改进后主从粒子速度和位置的更新方法;其次利用线性递增和递减函数对粒子的迭代寻优速度进行自适应调整;最后在模型训练过程中,引入交通量调查数据这一重要特征,并利用IPSO算法对XGBoost模型的主要超参数进行优化选择,建立了交通量调查数据和服务区各交通量之间的IPSO_XGBoost预测模型.结果表明:提出的改进粒子群算法具有更强的参数寻优能力,迭代收敛速度更快,能够搜索出XGBoost模型的理想超参数,实现对服务区交通量的有效预测.同时,提出模型的预测性能明显优于LSTM、XGBoost、CNN-LSTM和PSO_XGBoost,对小型车、大型车、货车、车当量和人当量数据的预测精度分别达到了0.913、0.815、0.872、0.931和0.924.     

聚丙烯复合材料老化数据集成学习

聚丙烯复合材料老化实验周期长,且单次实验采集的数据样本少,使用传统机器学习方法进行预测的准确度较低.为了解决聚丙烯复合材料老化数据样本少与预测准确性低的问题,提出了一种虚拟样本生成(virtual sample generation,VSG)的集成学习预测方法.首先,对聚丙烯复合材料老化数据使用高斯混合模型(Gaussian mixed model,GMM)虚拟样本生成方法平滑生成验证有效的虚拟样本;然后,使用生成后的数据集建立集成学习预测模型,该模型包含随机森林(random forest,RF)、极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)算法、轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)算法以及分类梯度提升(categorical boosting,CatBoost)算法.实验表明:集成学习模型的LightGBM算法与CatBoost算法性能最优,在测试数据上均方误差为0.001 3与0.0001,比RF算法与XGBoost算法分别高出0.4与0.2.聚丙烯复合材料老化虚拟样本生成与集成...     

基于电子票券和全局信誉度的P2P激励机制

为了解决对等计算(P2P)网络中存在的搭便车、公共悲剧、虚假文件、共谋以及不合作等问题,在分析对等节点类型和设定激励原则的基础上,提出了一种基于电子票券的P2P激励机制,并结合一种新的全局信誉度算法对节点行为进行调控.机制利用hash链技术并参考Payword思想设计了适用于P2P网络分布式支付行为的电子票券,并通过引入惩罚因子实现节点信誉度的评价方法.构建仿真实验环境对基于电子票券和全局信誉度的P2P激励机制展开了一系列实验.实验和分析结论表明,机制可有效遏制恶意节点,激励对等节点积极的、诚实地持续贡献自己的各种资源和进行协作,促使P2P网络逐渐演变为有序的任务协作和资源共享的运行环境.     

新零售模式下消费者网购生鲜农产品意愿行为的研究

新零售模式的迅速崛起，使消费者网购生鲜农产品有了新的需求，现有文献缺乏新零售模式下消费者网购生鲜农产品需求行为方面的研究。因此，本文以感知收益和感知风险为理论框架，研究新零售背景下消费者网购生鲜农产品的需求行为。共收集在新零售平台有过购买生鲜农产品行为的646份有效样本，用结构方程对样本数据进行分析。研究证实，生鲜农产品质量、物流配送质量和线下体验店服务质量显著影响消费者购买意愿，以性别、年龄和月收入为分组依据的群组中结论差异较大。     

基于预付费的隐私保护多重电子优惠券系统

针对多重优惠券(multi-coupon, MC)系统存在兑换阶段的效率不高、以牺牲顾客隐私作为效率改进的代价、引入不必要的系统参数等缺点,基于Au-Susilo-Mu签名、准确区间证明和知识签名等技术,提出新的基于预付费模式的MC系统。新系统在新的基于模拟的安全模型下满足可证明安全。此外,新系统满足多个实用性质,诸如支持多种类型的商品,允许顾客一次性兑换多张优惠券,允许顾客自行选择MC所含的优惠券数量等。效率分析表明,新系统并不要求顾客在线执行低效的双线性对运算,也不要求预先执行这些运算,从而显著地提高顾客在优惠券兑换阶段的运算效率。     

基于预测算法的计算机音乐喷泉控制

目的 使用先进的数字预测控制算法,建立以工控机为核心的音乐喷泉计算机控制处理系统,改善传统控制方法的滞后效应。方法 采用预测补偿控制和软件信号延迟方法,作为研究克服系统滞后的途径。结果 预测补偿和延迟控制方案大大提高了音乐与水流配合的同步性。结论 计算机控制系统与预测补偿控制方法提供了一种新的先进的音乐喷泉控制途径。     

基于基因表达式编程的人口预测模型

提出一种基于基因表达式编程算法(GEP)的人口预测新方法,并将该方法应用于东莞市人口预测实例问题研究。实验结果表明:由于基因表达式编程算法采用基因型与表现型相统一的编码方式、高效的遗传算子以及全局搜索的寻优方式,基于GEP算法的人口预测模型能够在样本少的情况下给出相对准确的预测结果。其验证数据的预测绝对值平均误差为0.96%,与灰色系统GM(1,1)预测模型及径向基人工神经网络预测模型相比,预测精度分别提高了18.34%、30.54%。GEP人口预测模型能够更好地挖掘人口发展的复杂非线性模式,有效防止过度拟合现象的发生,提供更为准确、合理的拟合及预测结果。     

改进的BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,分析传统BP算法的不足,提出一种基于Levenbery-Marquardt优化法的BP模型学习算法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同类型的负荷差异,并对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度。     

基于SVM的密炼机混炼胶的粘度预测

为了提高密炼机混炼胶粘度预测模型的可用性和精确度,在单台机模型的基础上用支持向量机(SVM)非线性回归算法建立了一种新的基于SVM的混炼胶粘度预测模型,并采用此模型对实测数据进行了预测．结果表明,文中所建立的新模型不仅降低了建立预测模型时的工作量,而且提高了预测精度与速度．与多元回归的预测结果相比,新模型具有更好的准确性,可有效用于混炼胶质量指标的在线预测．     

基于Bayesian多分支岩石可钻性值估计

针对智能优化控制过程中岩石可钻性参数估计存在非实时性和模型泛化能力差的问题,采用两层结构建立基于Bayesian多分支岩石可钻性估计模型。通过Bayesian分类器实现岩性分类以提高可钻性模型样本数据的相关性,细化可钻性估计模型;采用改进双链量子遗传算法优化的BPNN结构,根据不同的岩石类型建立相应的岩石可钻性IDCQGA_BPNN估计模型。结果表明,该方法通过算法优化网络模型增强了模型的泛化能力,加快了参数的估计速度和估计精度,能够满足智能优化控制过程中岩石可钻性参数估计的实时性需求。