TAILIEUCHUNG - Phương pháp biểu diễn cây cho dự đoán giới tính khách hàng dựa trên dữ liệu thương mại điện tử

Bài viết này đề xuất một phương pháp dự đoán giới tính của khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử truy cập hệ thống TMĐT. Chúng tôi sử dụng phương pháp học máy trên một tập các đặc trưng được trích xuất từ thông tin xem sản phẩm của người dùng để dự đoán giới tính của họ. | Phương pháp biểu diễn cây cho dự đoán giới tính khách hàng dựa trên dữ liệu thương mại điện tử Dương Trần Đức PHƢƠNG PHÁP BIỂU DIỄN CÂY CHO DỰ ĐOÁN GIỚI TÍNH KHÁCH HÀNG DỰA TRÊN DỮ LIỆU THƢƠNG MẠI ĐIỆN TỬ Dƣơng Trần Đức Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Tóm tắtt: Các đặc điểm cá nhân của khách hàng thi trong trƣờng hợp khách hàng truy cập lần đầu hoặc nhƣ giới tính, độ tuổi, . cung cấp các thông tin khách hàng chƣa đăng ký sử dụng hệ thống. Ngƣợc quan trọng cho các nhà cung cấp dịch vụ thƣơng mại lại, phƣơng pháp cá nhân hóa dựa trên đặc điểm cá điện tử (TMĐT) trong các hoạt động quảng cáo và cá nhân của ngƣời dùng hữu ích kể cả khi ngƣời dùng nhân hóa hệ thống. Tuy nhiên, khách hàng trực tuyến chƣa từng sử dụng hệ thống. Tuy nhiên, các thông tin thƣờng hạn chế cung cấp thông tin do vấn đề riêng tƣ. về đặc điểm cá nhân của ngƣời dùng thƣờng khó thu Bài báo này đề xuất một phƣơng pháp dự đoán giới thập đƣợc, do ngƣời dùng Internet thƣờng không sẵn sàng cung cấp các thông tin cá nhân có tính riêng tƣ. tính của khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử truy cập Vì lý do này, trong nhiều trƣờng hợp, cách duy nhất để hệ thống TMĐT. Chúng tôi sử dụng phƣơng pháp học có đƣợc thông tin đặc điểm cá nhân của ngƣời dùng là máy trên một tập các đặc trƣng đƣợc trích xuất từ dự đoán dựa trên các dữ liệu khác mà ngƣời dùng để thông tin xem sản phẩm của ngƣời dùng để dự đoán lại trên hệ thống. giới tính của họ. Các thực nghiệm đƣợc thực hiện trên tập dữ liệu đƣợc cung cấp trong khuôn khổ cuộc thi Vấn đề dự đoán đặc điểm ngƣời dùng dựa trên về khai phá dữ liệu trong Hội nghị PAKDD’15. Kết phân tích văn bản (còn gọi dự đoán đặc điểm tác giả quả có độ chính xác trên độ đo chính xác cân văn bản - author profiling) đã đƣợc nghiên cứu trong bằng và trên độ đo macro F1 cho thấy thuật nhiều thập kỷ, tuy nhiên, trong nhiều trƣờng hợp, toán học máy và các đặc trƣng đƣợc đề xuất đã mang ngƣời dùng không để lại

• Thương mại điện tử
• Dữ liệu lớn
• Dự đoán giới tính
• Dữ liệu thương mại điện tử
• Phương pháp học máy
• Dịch vụ thƣơng mại điện tử
• Công nghệ dữ liệu lớn tại Việt Nam
• Công nghệ dữ liệu lớn
• Dung lượng lớn
• Đa dạng lớn
• Giá trị lớn
• Thông tin dữ liệu
• Dữ liệu tái tổ hợp
• Dữ liệu mở rộng
• Giá trị của dữ liệu
• Chuỗi giá trị dữ liệu lớn
• HealthDL hệ thống thu thập dữ liệu
• Lưu trữ dữ liệu Y tế
• Dữ liệu Y tế lớn
• Cơ sở dữ liệu phân tán
• Dịch tễ học
• Thời gian thực
• Tổng quan về dữ liệu lớn
• Dữ liệu và internet
• Dữ liệu Big data
• Ứng dụng dữ liệu lớ
• Ứng dụng dữ liệu lớn
• Ngân hàng thương mại Việt Nam
• Dư liệu lớn trong các ngân hàng
• Hệ thống dữ liệu ngân hàng nội bộ
• Cơ quan thông tin thư viện
• Hệ thống xử lý dữ liệu lớn
• Dịch vụ mượn liên thư viện
• Đẩy mạnh ứng dụng dữ liệu lớn
• giáo dục và đào tạo
• Dữ liệu lớn trong giáo dục và đào tạo
• Chương trình giảng dạy tùy chỉnh
• Giáo dục đại học
• Chính sách kinh tế
• Phát triển kinh tế
• Siêu dữ liệu
• Hệ thống thống kê
• Thống kê dữ liệu lớn
• Thống kê nhà nước
• Dự báo chính xác dịch cúm toàn cầu
• Dịch cúm toàn cầu
• Mô hình thống kê
• Thống kê sử dụng dữ liệu lớn
• Dữ liệu lớn của Google
• Xây dựng mô hình ARGO
• Dữ liệu dịch cúm của CDC
• Luận văn Thạc sĩ
• Công nghệ thông tin
• Hệ thống phân tích dữ liệu lớn
• Tổ chức dữ liệu
• Xử lý dữ liệu lớn
• Công nghệ lưu trữ
• Big data
• Các bộ dữ liệu
• Lưu trữ dữ liệu
• Hệ thống dữ liệu
• Phân tích dữ liệu
• Tối ưu cơ sở dữ liệu
• Tiền xử lý
• Phân mảnh dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu có kích thước lớn
• Truy vấn cơ sở dữ liệu
• Thống kê học
• Phương pháp truyền thống
• Quản lý dữ liệu
• Giao tiếp dữ liệu
• Tính toán dữ liệu
• Bài tập lớn môn Khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Phân lớp dữ liệu
• Giải thuật K NN
• Phân lớp dữ liệu số bằng giải thuật K NN
• Kiến trúc hồ dữ liệu
• Tổ chức tài chính ngân hàng
• Hồ dữ liệu
• Kho dữ liệu
• Khoa học nông nghiệp
• Cơ sở dữ liệu nấm lớn
• Công tác bảo tồn loài nấm
• Đa dạng sinh học nấm lớn
• Phương pháp định loại nấm lớn
• Xu hướng đổi mới sáng tạo
• Đổi mới sáng tạo dựa trên dữ liệu
• Dữ liệu kinh tế
• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Bài tập lớn môn Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Thị trường giao dịch ngoại hối
• Cấu trúc dữ liệu danh sách
• Thị trường giao dịch tiền tệ
• Tổ chức cấu trúc dữ liệu
• Kỷ yếu hội thảo khoa học
• Hội thảo Phân tích quản trị dữ liệu thông minh
• Phân tích dữ liệu lớn
• Kiểm toán báo cáo tài chính
• Báo cáo tài chính
• Nghề nghiệp kế toán
• Báo cáo doanh nghiệp trong thời đại kỹ thuật số
• Quá trình phát triển của báo cáo tài chính
• Nghịch lý của dữ liệu lớn
• Mô hình thống kê sử dụng dữ liệu lớn
• Chất lượng thấp của Google
• Hiện đại hóa hệ thống thống kê
• Phân lớp hiệu quả tập dữ liệu lớn
• Tập dữ liệu lớn
• Giải thuật giảm gradient ngẫu nhiên
• Phân lớp tuyến tính với máy học SVM
• Phân lớp của máy học SVM
• Tối ưu hóa Join đệ quy
• Môi trường Spark
• Xử lý trong bộ nhớ trong
• Xử lý dữ liệu lớn thế hệ mới Spark
• Phi tuyến tập dữ liệu lớn
• Giải thuật tSVM
• Phân lớp phi tuyến tập dữ liệu lớn
• Máy học véc tơ hỗ trợ
• Mô hình máy học cục bộ