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基于机器学习算法的电商用户重复购买行为预测研究：模型构建与实践应用

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

随着互联网技术的飞速发展，电子商务行业呈现出爆发式增长态势。据相关数据显示，近年来全球电商市场规模持续扩大，众多电商平台如亚马逊、阿里巴巴、京东等在市场中占据重要地位。然而，电商行业的竞争也愈发激烈，各大平台和商家不仅要吸引新用户，更要留住老用户，以在市场中站稳脚跟。在这样的背景下，用户的重复购买行为成为电商企业关注的重点。

重复购买行为对于电商企业的发展具有至关重要的意义。一方面，老用户的重复购买可以为企业带来稳定的收入来源。研究表明，相比吸引新用户，维护老用户的成本更低，而老用户的平均消费额往往更高。例如，一家服装电商企业发现，老用户的重复购买使得其月销售额稳定增长了30%，同时营销成本降低了20%。另一方面，高重复购买率意味着用户对企业产品和服务的认可，有助于提升企业的品牌形象和口碑，进而吸引更多潜在用户。良好的口碑传播可以让企业在市场竞争中脱颖而出，获得更多的市场份额。

为了更好地把握用户的重复购买行为，电商企业需要借助先进的技术手段进行分析和预测。机器学习算法作为人工智能领域的重要分支，具有强大的数据处理和分析能力，能够从海量的用户数据中挖掘出潜在的规律和模式，为企业预测用户的重复购买行为提供有力支持。通过运用机器学习算法，企业可以更准确地了解用户的需求和偏好，从而制定更加精准的营销策略，提高用户的重复购买率。在如今竞争激烈的电商市场中，利用机器学习算法预测用户重复购买行为已成为电商企业实现可持续发展的关键所在。

1.1.2研究目的

本研究旨在运用机器学习算法构建用户重复购买行为预测模型，通过对用户历史购买数据、行为数据等多维度数据的深入分析，准确预测用户未来是否会进行重复购买。具体而言，首先收集和整理电商平台的用户相关数据，这些数据涵盖用户的基本信息、购买记录、浏览行为、评论反馈等多个方面；接着对数据进行清洗和预处理，去除噪声数据和异常值，填补缺失值，对数据进行标准化和归一化处理，以提高数据的质量和可用性；然后运用特征工程技术，从原始数据中提取出能够有效反映用户重复购买行为的特征变量，如购买频率、购买金额、购买间隔时间、商品种类偏好等；再选择合适的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等，对特征数据进行训练和建模，通过交叉验证等方法优化模型参数，提高模型的准确性和泛化能力；最后利用训练好的模型对新用户数据进行预测，并对预测结果进行评估和分析，为电商企业提供决策依据。通过实现这些目标，帮助电商企业精准定位潜在的重复购买用户，为企业制定个性化的营销策略提供科学依据，从而提高用户的重复购买率，降低营销成本，增强企业的市场竞争力。

1.1.3研究意义

本研究在理论和实践方面均具有重要意义。

在理论层面，本研究丰富了机器学习算法在电商领域的应用研究。以往关于机器学习在电商的研究多集中于商品推荐、价格预测等方面，而对用户重复购买行为预测的研究相对较少。通过深入探讨多种机器学习算法在重复购买行为预测中的应用，分析不同算法的优缺点和适用场景，为后续相关研究提供了新的思路和方法，有助于完善电商领域的机器学习应用理论体系。研究过程中对用户重复购买行为影响因素的挖掘和分析，也进一步拓展了消费者行为学的研究范畴，为理解消费者在电商环境下的决策机制提供了新的视角，丰富了相关理论。

在实践方面，本研究对电商企业具有重要的指导价值。通过构建精准的用户重复购买行为预测模型，企业能够提前识别出高概率重复购买的用户，从而有针对性地制定营销策略。对于这些潜在的重复购买用户，企业可以提供个性化的优惠活动，如专属折扣、满减优惠、赠品等，以吸引他们再次购买；也可以优化客户服务体验，如提供快速响应的客服支持、便捷的售后服务、个性化的推荐服务等，增强用户的满意度和忠诚度。这样既能提高营销资源的利用效率，降低营销成本，又能有效提升用户的重复购买率，增加企业的销售额和利润。准确的预测结果还能帮助企业优化库存管理，根据预测的重复购买需求合理安排库存，避免库存积压或缺货现象的发生，提高企业的运营效率和经济效益。

1.2国内外研究现状

在电商行业蓬勃发展的背景下，用户重复购买行为预测成为国内外学者研究的热点领域，机器学习算法因其强大的数据处理能力被广泛应用于该研究中。

国外学者在这方面开展了诸多前沿研究。Abe等学者运用逻辑回归算法对电商用户的重复购买行为进行建模，通过对大量用户历史购买数据、浏览行为数据以及人口统计学特征数据的分析，发现购买频率和购买金额等特征与重复购买行为之间存在显著的线性关系。他们指出逻辑回归模型具有简单易懂、计算效率高的优点，能够快速给出预测结果，帮助企业初步筛选出潜在的重复购买用户。然而，该模型也