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官方账号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。
Ret-DNN
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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。