针对电商大数据时代用户未来购买行为预测，在京东平台真实数据集上，提出时间滑动窗口技术和窗口权重递减设置，从五方面构建整体用户行为特征，综合考虑深度学习的表征学习能力和集成学习的训练效率，引入多层异源集成算法，将随机森林、XGBoost等多种算法进行组合，搭建基于深度森林模型的用户购买行为预测算法框架，实现准确高效的用户购买预测结果。算法训练时间为68 s,预测准确率达89.3%,相对于集成学习算法和深度神经网络模型取得了更好的效果。
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