[发明专利]一种基于数据全局搜索和特征分类的预测方法在审
| 申请号： | 201910499912.0 | 申请日： | 2019-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN112070519A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 库涛;林乐新;翟鹏华;熊艳彬 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06;G06N3/00 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 李巨智 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于数据全局搜索和特征分类的预测方法，将用户群体分为品牌人群和非品牌人群；提取品牌人群的属性特征、偏好特征以及品类特征；提取非品牌人群的属性特征，偏好特征，品类特征，竞品特征和搜索特征；将提取到的特征形成特征集；根据特征集，基于改进的随机森林算法，建立面向O2O的潜在客户识别模型。本发明建立的预测模式和算法具有全局搜索能力强，收敛速度快，识别精度高等优点，并在面向O2O电子商务领域中潜在客户识别与预测中取得了成功应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 全局 搜索 特征 分类 预测 方法 | ||
【主权项】：
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