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考虑商品重复购买周期的推荐方法研究的中期报告
中期报告：考虑商品重复购买周期的推荐方法研究
一、前言
近年来，随着电商快速发展，线上购物的便利性和舒适度逐渐得到用户的认可。与此同时，消费升级趋势的影响逐渐显现，用户对产品的品质和重复购买周期的关注度逐渐提高。因此，如何根据用户购买周期的特点，实现针对性更强的商品推荐，成为了电商平台和商家关注的热点问题。
本研究从用户的购买行为出发，旨在探索商品重复购买周期的特点，进而研究基于周期的商品推荐方法。在前期研究中，我们已经完成了数据的收集和处理，以及特征工程和模型的建立。本文主要介绍研究方法和初步实验结果，并对后续工作进行展望。
二、研究方法
1.数据集
本研究使用的数据集为网站A的用户购买记录。数据集共包含约50万条记录，其中包括用户ID、商品ID、购买时间等信息。我们将会先通过数据清洗和预处理，得到符合我们要求的数据。
2.数据预处理
去掉数据中的异常值（比如时间乱序、时间跨度过大、重复记录等），通过时间戳计算出用户购买的时间间隔。我们选取平均购买间隔作为重复购买周期，同时也将重复购买方差作为其中的一个特征。
3.特征工程
基于前期处理获得的中间结果，我们进一步提取相关特征，包括用户购买商品数量、用户购买数量与重复购买周期的比值、用户购买商品种类数、用户最近一次购买时间和重复购买周期的差值、用户购买的最短间隔时间、用户购买量的方差、用户最近购买记录的总量等。这些特征可以更好地描述用户的购买行为，有助于我们针对性地进行推荐。
4.模型建立
在特征工程完成后，我们使用一些机器学习算法对数据进行训练，得到相应的模型。具体来说，我们选择了基于邻近度的KNN、以及梯度提升算法GBDT两种模型。其中KNN以欧几里得距离为相似度度量方法，GBDT通过迭代实现损失函数的逐步优化。
5.实验设计
本文的实验主要通过交叉验证的方式，将数据集分为训练集和测试集。我们比较了不同特征组合和不同模型的实验效果，并选择最优方案作为实验结果。
三、初步实验结果
在完成特征提取和模型建立后，我们进行了初步实验，并得到以下的实验结果：
1.KNN/GBDT分别对单个特征进行训练的实验结果表明：
（1）对于KNN而言，用户最近一次购买时间和重复购买周期的差值作为单一特征有更好的效果；对于GBDT而言，用户购买的数量与重复购买周期的比值的效果更好。
（2）对于两种模型而言，用户购买的数量与重复购买周期的比值具有更好的解释性和推荐效果。
2.KNN/GBDT分别对特征组合进行训练的实验结果表明：
（1）对于KNN而言，特征组合在数量和质量方面都对推荐效果具有积极作用；
（2）对于GBDT而言，特征组合对推荐效果表现稳健，不同特征组合在不同数据集上具有相似的表现。
3.不同模型的对比实验结果表明：
（1）在第一组实验中，KNN的效果略高于GBDT的效果；
（2）在第二组实验中，GBDT的表现在不同的特征组合中都具有稳定的提升。
四、后续工作
在初步实验取得一些进展后，我们将会继续推进研究，主要包括以下几个方面：
1.实现并优化模型
本研究将进一步优化模型，并考虑更加复杂的特征组合，以达到更好的推荐效果。
2.进一步挖掘用户需求
除了基于周期时间的特征外，我们将会关注更加深入的用户需求，并结合推荐系统技术，为用户实现更加满意的个性化推荐。
3.扩大数据集并进行更为广泛的实验
本研究还将会扩大数据集，并在更广泛的实验中检验我们提出的方法和模型的推荐效果。
总之，在本研究中，我们将继续探索和研究商品重复购买周期的特点，并将研究成果运用于实践，为用户提供更加科学和实用的商品推荐服务。