10:20
arXiv cs.LG@Degala Pushpa Sri, Mayank Atreya, Lakshmi. H, Navin Chhibber, Mukesh Soni
推荐理由：这篇论文用Ret-DNN加XGBoost预测电商客户行为，MAE仅0.2193，比单独用Ret-DNN效果更好，适合做电商预测研究的人参考。
全部 AI 动态
AI 相关资讯全量信息流
6月17日
10:20
该研究针对电商平台难以预测客户未来购买行为的问题，提出混合Ret-DNN（零售深度神经网络）与XGBoost（极端梯度提升）模型。数据来自英国在线零售商，包含近500,000条交易记录。Ret-DNN作为特征提取器捕获时间特征，XGBoost基于提取特征输出购买概率。该模型在测试集上达到0.2193的平均绝对误差（MAE），优于纯Ret-DNN模型。
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
15:23
AITOP6月11日 15:23
15:07
AITOP6月11日 15:07