在互联网日益发达的今天,网络购物成为人们生活中不可或缺的一部分,而网店卖家之间的竞争也随之愈加激烈,正确预测用户的回购行为对网店的经营有积极的作用。为此,提出了一种基于支持向量机的用户回购行为预测算法。首先,基于淘宝网成交记录数据,通过训练数据集构建模型和基于随机梯度下降算法,进行多次迭代学习,并通过淘宝双十一交易记录数据进行验证,准确地得出了多个方面的预测数据,研究淘宝用户的回购行为。
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