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我一直在研究算法和公式，以找出我的电子商务website.Basically上可用产品的得分，我想计算出某种分数，以便在用户搜索时对产品进行排序。我将给出一些关于我计划定义的计算排名的标准的背景：
理想情况下，我想要一个算法，可以计算出所有的分数，并对产品进行相应的排序。我有所有
浏览 8提问于2015-05-12得票数 8
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我试图创建一个条形订阅支付，流程是用户点击我的网站上的购买按钮，并被重定向到一个条托管页面。用户购买后，会发送一个web钩子事件，告诉我已经付款了。我不知道如何得到实际购买的产品，因为它没有出现在付款意向中的线项目。是否有推荐的方法？例如，我可以将产品id存储在本地数据库中，然后在web钩子之后，从本地数据库中提取它。但这看起来很笨重。
浏览 10提问于2022-10-11得票数 0
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在Weka中使用聚类进行预测
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我可以使用聚类(例如，使用k-均值)在Weka中进行预测吗？我在Weka中使用一些分类器(例如Bayes)进行预测。我的结果是基于这个答案(投票意向)，我有大约60%的召回率(正确的预测率)。
我明白聚类是另一回事，但是我能用聚类来做预测吗？我已经试过了，但是我意识到集群总是选择自己<em
浏览 3提问于2013-04-28得票数 2
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我有电子商店交易的历史数据。我想写一个预测模型，并检查一个特定的用户是否会购买有或没有折扣，所以我可以做一些目标优惠。如果用户会购买正常的价格，将不会有报价。如果用户不愿意购买固定价格，请检查他/她是否会出价购买。所以，我仍然在头脑风暴中，并试图找到一种
浏览 0提问于2015-10-12得票数 3
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我有一个分类任务来预测{0,1}标签，但是在我的数据集中，我只有一个标签的数据。类表示买方已购买了某些产品。产品ID:数字从0到881
如何解决这类任务？我应该使用一些0-数据生成，或者有一些方法，可以正确预测没有0-数据？谢谢。
浏览 0提问于2021-10-08得票数 1
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在一个eCommerce网站上，我们希望为更有可能购买的访问者创建一些个性化。
让我们假设我们只有一件要出售的商品。我们的计划是创建一个数据库，其中将包含每个访问者的访问数据(上述数据)，并表明他是否最终购买了。一旦我们至少有了一些购买，我们需要在所有这些情况中寻找一个模式，并根据这个模式，我们可以预测以后的可能性。例如，如果至少在购买该项目的情况下50%中，它<
浏览 0提问于2018-05-01得票数 1
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如何训练序列项的LSTM模型？
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我想应用与本文相同的方法：
在我的例子中，我有一些用户，他们在不同的时间购买一些物品。标签用户代表每个用户的下一个顺序，在他们过去的订单之后，这些订单在X数据中表示。此外，标签是像1 0 1 0 0这样的向量。1其中1表示用户购买了该项目，否则为0。因此，我想使用LSTM来训练每个用户的过去序列来预测下一个<e
浏览 5提问于2017-06-13得票数 8
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我期待着看看是否还有其他的软件包，如果有的话，为了更深入地与条纹交互，我正在努力避免Android/IOS本机语言。我在后台做这些:创建条纹客户，为每个客户创建安装意图，当他们尝试或添加银行卡或购买。我期待着客户端将为以下几个方面进行交互：2将卡片数据发送到条带
另一个问题，你能评估一下我的付款流程吗？如果有问题，请推荐另一种方法。一旦为用户确认了setup意向，他们就会为他们想购买的任何东西点击后端，后端联系人Stripe
浏览 1提问于2022-09-24得票数 1
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我们的应用程序正从付费转向免费，在此过程中，将一个关键功能从包含到应用程序内购买的激活。显然，我们不希望为应用程序功能付费的当前用户在应用程序中购买他们已经拥有的功能时再次收取费用。因此，在用户的更新中，我们希望1)识别当前用户，2)使他们一开始就不会看到In-App购买，某种程度上是“伪造”In-App购买，这样应用程序就会像以前一样出现在他们面前。该应用程序没有后端，因此我们必须通过检查保存的<
浏览 6提问于2013-04-29得票数 4
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我如何预测一组经常购买的物品？
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我有一个零售交易的数据集，不同的用户一起购买某些物品。例如，用户A同时购买牙膏、牙刷和牙线，用户B同时购买牙膏、洗发水和肥皂。
我需要为dataset中的每一项查找一个经常与其一起购买的项目列表。例如，人们可能会认为，无论何时购买牙刷，牙膏都可以成为经常与其一起购买的物品之一。我试图使用Apriori算法，但这只会给我一组一起<
浏览 0提问于2020-06-13得票数 2
我有一个清单，10个不同的项目，用户已经购买了在过去。每件物品都被买了好几次。我想找一个模式，用户购买一个特定的项目，并预测他将购买下一个。我们不能使用时间序列，因为购买日期没有相等的间隔。此外，我觉得简单地将按
浏览 0提问于2018-03-30得票数 2
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买方表示愿意向卖方购买产品，卖方可以接受或拒绝该购买要约。因此，出价的过程是这样的:在买方总量中，我检查买方是否已经提供了该产品，然后我在产品集合中确认其销售状态，并在卖方总量中检查买方是否被禁止(卖方汇总中有被禁止用户的列表)。如果所有的检查是正确的，传奇创造了新的出价。但是，如果在我检查了买方是否被禁止之后，买方就被禁止了呢？卖方将禁止用户，在此之后，他还可以从用户那里得到报价吗？
浏览 5提问于2022-08-27得票数 0
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使用神经网络(LSTM)，我正在做一个客观的特征预测(我有多个特征)。操作过程中具有良好的精度。但是，我可以显示任何功能对目标特征的影响吗？
例如，我预测用户在网站上购买，并希望估计折扣对购买的影响。这就是说，表明这样的折扣是否会是这样的购买。如何使用现有的神经网络进行预测？
浏览 10提问于2022-01-03得票数 0
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什么是数据泄漏？
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目前，我正在使用不平衡的数据处理二进制分类问题。我使用的算法是随机森林。问题在于预测每个销售项目是否能达到目标。或者是数据泄漏，还是被认为是对模型的偏见？我们已经实现了目标/单位购买日期为每个项目的信息，这是经常更新的基础上作出的<em
浏览 0提问于2023-05-15得票数 1
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当我验证从自动更新项目收据获得的收据时，如何获得用户的电子邮件地址和邮政编码地址？
当用户购买我的物品时，他必须同意向我提供联系方式，如电子邮件、邮政编码等。但到目前为止，我还没有找到使用StoreKit应用程序接口获取电子邮件的方法。
浏览 0提问于2011-08-29得票数 2
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我正在研究一个模型来预测一个客户在未来6个月内会成为一个产品的“市场中”。dataset拥有丰富的信息，如生活方式和人口统计变量以及以前的事务历史。将人口和生活方式数据与交易历史相结合的最佳模型是什么，以预测未来6个月的购买情况？一个预测可能购买的模型和一个类似生存模型的组合是否能预测购买何时发生？
有没有类似于此的</
浏览 0提问于2019-08-29得票数 1
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由于各种维度诅咒的存在，许多常用的预测技术对高维数据的精度和速度都会降低。帮助有效处理高维数据的一些最有用的技术/技巧/启发式方法是什么？例如,
某些统计/建模方法在高维数据集上表现良好吗？我们可以通过使用特定的(定义距离的替代概念)或核粒 (定义点积的替代概念)来改进高维
浏览 0提问于2015-01-25得票数 17
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我在数据科学方面是个乞丐，但我试图为我自己的银行交易建立一个分类器，我总共收集了50.000英镑。我的意图是在事务语句和事务类型之间创建一个关系。例如：类型/标签:在超市购买报表:使用_______ .因为这是一个“默认”<e
浏览 0提问于2020-12-12得票数 1
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我在11月9日创建了一个名为Purchase Prediction Score的新的自定义维度。我以前有另外一个自定义维度，名为Cookie Id。因此，Purchase Prediction Score的目标是对每个返回的用户进行评分，每个用户都将获得hot、warm或cold的分数。Cookie Id是一个具有以下格式的字符串：937464.746545
我创建了一个自定义报告，并发现在第9号创建自定义维度之前，我就已经拥有了Purchase Pr
浏览 1提问于2020-12-11得票数 1
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