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在智能营销领域,优惠券使用情况的预测正从传统的分类模型向多模态智能决策系统演进。虽然梯度提升树(XGBoost)等算法能有效处理结构化特征并捕捉复杂非线性关系,但是现代智能系统进一步融合了深度学习技术,通过神经网络处理用户行为序列、文本评论等多源数据,能够构建更全面的用户画像。例如,基于Transformer的序列模型能够挖掘用户历史消费行为中的长期依赖模式,精准识别优惠券敏感人群,从而实现从静态特征分析到动态行为预测的跨越。
智能营销系统还通过强化学习与在线学习技术实现了能够持续优化的策略更新机制。系统不仅能预测优惠券使用概率,还能通过算法动态调整发放策略,在探索新用户
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