-
公开(公告)号：CN117273807A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311341681.3
申请日：2023-10-17
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q30/0202 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提供了基于消费者特征及BP神经网络的购买行为预测方法和系统，涉及心理预测技术领域，包括以下步骤：S1：获取消费者特征数据集；S2：对消费者特征数据集进行分类；S3：将不同的消费者特征数据集分别分为训练集、验证集和测试集，利用训练集作为BP神经网络的输入，通过验证集与实际输出修正连接权重和阈值；本发明获取消费者特征数据集，并进行分类，以此作为分析的依据，根据他们的消费特征，利用神经网络来进行训练和预测，输出基于不同消费者特征的规律，同时在不同输入的特征向量的基础上，BP神经网络也可以自学习及时对偏离的数据进行修正，提高准确性和及时性，为商业化分析提供了优秀的参考价值。
Search Results
1
records
(took 0.016 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
