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作者：陶婉琼;王子卓;王健;
单位：浙江工商大学统计数据工程技术与应用协同创新中心;浙江大学管理学院;浙江吉利控股集团有限公司;浙江工商大学管理工程与电子商务学院;浙江工商大学现代商贸研究中心;
摘要：本文主要研究消费者在线购买行为的影响。本文首先从参与强度、消费者类型、购物流程类型和广告点击次数四个维度定义了表征消费者在线购买决策心理特征的消费者介入水平,然后基于消费者介入理论分别从群体水平和个体水平的视角分析消费者介入水平维度对其购物数量和购物时间间隔等行为的影响。以此为基础,本文采用多种机器学习方法构建了消费者在线购买行为预测模型。通过对不同预测模型的比较发现,神经网络回归模型对购物数量预测的误差性最小和拟合度最高,而梯度提升回归模型对购物时间间隔预测的性能最好。同时,通过特征变量的重组设置对比实验,本文验证了在购买行为预测模型中引入介入水平维度的有效性和合理性。研究结果揭示了消费者介入水平对在线购买行为的影响规律,不仅丰富了相关理论,而且对网购平台和商家精确预测消费者购买行为、优化服务策略等方面具有重要的指导意义。
关键词：决策科学;;电子商务;;消费者介入;;在线购买行为;;预测模型
基金资助：国家自然科学基金重点项目(71931009);国家自然科学基金重点国际合作项目(72010107002);; 浙江省高校重大人文社科攻关计划项目(2023QN077)~~
