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基于集成学习的数据挖掘算法在电商分析中的应用研究
目录
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究目的和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究内容和方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
相关理论与技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1集成学习理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1.1集成学习的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1.2集成学习的分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2数据挖掘基本方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2.1聚类分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.2.2关联规则挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.2.3分类与预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.3电商数据分析概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
集成学习算法在电商分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.1集成学习方法在电商数据分析中的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.2常见集成学习算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.3集成学习算法在电商分析中的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
电商数据分析实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.1.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.1.2特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.2集成学习算法应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.2.1用户行为分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
4.2.2商品推荐系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.2.3销售预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.1实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
5.2实验方法与步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
5.2.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
5.2.2集成学习算法参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
5.2.3模型评估与比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
5.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
5.3.1用户行为分析结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
5.3.2商品推荐系统结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
5.3.3销售预测结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
6.2
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