[发明专利]一种基于因果推断的网络购物行为分析方法和系统

摘要

本发明涉及数据挖掘、社交网络、因果推断领域，公开了一种基于因果推断的网络购物行为分析方法和系统，通过融合用户属性特征、社交行为特征和历史购物行为特征、用户关系等多层次、跨领域特征，能够充分获取用户行为特征和兴趣偏好；经过合理设计的分析系统，利用因果网络模型，去除无用的特征，减少了噪声特征的干扰，并可解释用户行为的因果性及其行为动机，提高用户购物行为预测的准确度。

主权项

1.一种基于因果推断的网络购物行为分析方法，其特征在于，包括了以下步骤：步骤1，针对具有社交行为的网络购物用户，社交数据采集模块挖掘用户的社交行为与兴趣偏好间的对应关系，存储对应数据；步骤2，获取用户属性特征并对属性特征进行特征工程处理；步骤3，社交数据采集模块根据社交用户关系和用户自身影响力，建立用户间的社交影响网络；步骤4，购物数据采集模块获取用户购物行为，存储数据；步骤5，行为分析模块根据步骤1、步骤2、步骤3的输出数据，利用特征工程技术进行处理，基于反从众理论，计算用户购物行为的反从众指标，根据因果推断模型进行特征选择，再利用回归算法构建网络购物行为推断模型，输出模型结果。步骤6，利用步骤5输出的模型，利用用户属性特征、社交行为特征、用户关系网络和历史购物行为特征和网络购物行为预测用户网络购物行为预测。