【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域，具体为一种面向农产品线上销售的点击率预估方法。
技术介绍
1、随着互联网的普及和电商平台的兴起，越来越多的农产品开始通过线上渠道销售。然而，对于农产品线上销售来说，如何提高点击率成为了一个重要的问题。点击率是指用户在浏览商品时实际点击的比例，它直接影响着销售业绩和用户体验。面对激烈的市场竞争，农产品线上销售平台需要通过点击率预估来提高销售业绩，同时农产品的种类繁多，涉及到各种各样的农产品，每种农产品都有其独特的属性和特点，用户的需求也各不相同。由于农产品的库存量和销售量相对较小，很多农产品销量较少，导致相关的用户点击数据稀疏。这种数据稀疏性给点击率预估带来了挑战，需要采取合适的方法来解决数据缺失的问题，高准确率的点击率预估可以帮助平台更好地了解用户需求，提供个性化的推荐和服务，提高用户体验和满意度。
2、通过以上的分析，一种面向农产品线上销售的点击率预估方法需要解决的问题：考虑农产品的多样性和复杂性、数据稀疏性以及激烈的竞争情况，通过有效的点击预估方法进行个性化推荐，提高用户点击率，促进农产品线上
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1.一种面向农产品线上销售的点击率预估方法，其特征在于，所述点击率预估方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向农产品线上销售的点击率预估方法，其特征在于，步骤一包括如下：收集大量的农产品销售相关数据，这些数据通过爬虫技术从各个电商平台或农产品交易平台上获取，并进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性，基于数据的特点和业务需求，进行特征工程，提取有效的特征以用于点击率预估，特征包括商品特征、用户特征、上下文特征，通过对特征进行清洗和预处理，将所收集到数据组合成数据集Init_Data。
3.根据权利要求1所述的一种面向农产品线上销...
【技术特征摘要】
1.一种面向农产品线上销售的点击率预估方法，其特征在于，所述点击率预估方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向农产品线上销售的点击率预估方法，其特征在于，步骤一包括如下：收集大量的农产品销售相关数据，这些数据通过爬虫技术从各个电商平台或农产品交易平台上获取，并进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性，基于数据的特点和业务需求，进行特征工程，提取有效的特征以用于点击率预估，特征包括商品特征、用户特征、上下文特征，通过对特征进行清洗和预处理，将所收集到数据组合成数据集init_data。
3.根据权利要求1所述的一种面向农产品线上销售的点击率预估方法，其特征在于，步骤二所述的使用 gbdt 模型对数据集 init_data 中的样本进行特征处理如下：首先对数据集init_data进行数据分析与预处理，使用-1填充空缺，对存在非数值型数据的离散特征列进行标签编码处理，生成无空缺值的数据集init_data；将处理后的数据集init_data作为gbdt的输入时，通过网格搜索确定数据集init_data中的关键参数，以获取最优参数值；在gbdt的训练过程中，每行样本数据会经过二叉路径选择，并最终落入唯一的叶子节点上，产生唯一的叶子节点索引值特征；将叶子节点索引值特征与原数据集中的离散型特征按行进行特征拼接，形成新的数据集new_data。
...【专利技术属性】
技术研发人员：赵斌，曹伟，高一龙，张继群，李斌，陈风美，
申请(专利权)人：临沂大学，
类型：发明
国别省市：
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