天猫决赛答辩：购买预测与模型优化

"天猫第二赛季决赛答辩PPT-KLMJV主要涵盖了参赛团队KLMJV在电商数据分析和预测领域的研究过程，包括问题定义、思路分析、优化方案和模型实施等多个环节。PPT着重讨论了用户与品牌之间的交互行为，以及如何通过机器学习方法预测购买行为。" 在这份PPT中，KLMJV团队首先介绍了他们的参赛历程，接着阐述了问题的核心思路。他们关注的是用户在平台上的行为模式，如“看了”、“买了”等不同状态的交互，以及用户可能的购买路径，例如“看了再看”、“买了再买”。团队还提到了“转移成本”，这可能是指用户从一个品牌转换到另一个品牌的难度，是影响购买决策的重要因素。 在数据层面，团队提出了User-Brand的矩阵表示，其中包含了用户是否购买（Is_buy）以及多个特征（f1, f2, ..., fn）。他们将这个问题定义为一个有监督的二分类问题，即预测用户是否会购买某个品牌的产品。数据集被分为训练集（80%）、验证集（10%）和测试集（10%），时间跨度从4月15日到9月15日。 在处理策略上，KLMJV团队进行了数据预处理，包括原始数据的清洗、特征提取、特征处理和模型训练。他们尝试了多种机器学习算法，如逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、梯度提升树（GBRT）、支持向量机（SVM）、奇异值分解（SVD）和协同过滤（LFM），以及Link-Pre和随机游走（RW）等链接预测方法，并进行了模型的集成。团队还探讨了特征的重要性，包括去除异常值、归一化/标准化、缩小分布差异、调整抽样比例和特征筛选。 在优化方案中，KLMJV团队提到了一些未实现的部分，比如Adaboost和基于 Bagging 的X SVM，以及贝叶斯方法。他们还提出了一种特征处理方法，以减小特征间的分布差异，以及通过特征添加和结果处理来提升模型性能。此外，他们探索了模型融合技术，如类似AdaBoost的算法和简单的bagging策略。 这个项目涉及了电商用户行为分析的关键步骤，从数据收集、预处理、特征工程到模型构建和优化，充分展示了对电商购买预测问题的深入理解和实践。团队的解决方案不仅包括了多种机器学习模型的对比，还涉及了模型融合和特征工程的创新尝试，这些都是解决此类问题的关键技术。