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作者：胡静静;樊军;
单位：新疆大学机械工程学院;
摘要：为提升用户线上购买行为预测效果，对用户-商品线上交互等数据通过函数拟合、计数、加和、均值、比值、设置非数值类别型特征、二次组合衍生等方法构造提取3个特征群，建立了针对此种业务场景的特征工程。提出一种基于堆叠（Stacking）的加权异质集成模型，将Stacking集成框架中第一层异质基分类器在数据集上的性能排序信息转化为一组约束，添加到第二层LPBoost算法中，求解改进的LPBoost算法目标规划问题得到基分类器更佳组合权重，构建加权集成模型预测用户购买行为。选用阿里云天池官方发布的用户行为数据集进行实验验证，得到8.51%的F1值，优于对比方案。
关键词：购买行为预测;;特征构造;;特征工程;;Stacking加权集成
基金资助：国家自然科学基金地区科学基金项目（11462021）
