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通过对用户在移动终端上一个月的行为数据进行分析,为后一天的用户购买行为作出预测,进行推荐

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  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: python

资 源 简 介

题目给了31天的数据,我们选择第30天作为分割点。用前30天的数据提取n维特征(每个[user_id,item_id]对可以提取一行特征),用第31天的真实数据去标记每行特征。 举个例子:某个[user_id,item_id]对[9909811,266982489]在前30天出现,如果在第31天它也出现了且behavior_type为购买,则标记这一行的label为1,否则为0。 这样形成了很多行的特征数据,我们把数据进行Logistic Regression训练,得到一个二分类的模型,这样模型就训练好了。 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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