Phương pháp biểu diễn cây cho dự đoán giới tính khách hàng dựa trên dữ liệu thương mại điện tử

Abstract

Các đặc điểm cá nhân của khách hàng như giới tính, độ tuổi, v.v. cung cấp các thông tin quan trọng cho các nhà cung cấp dịch vụ thương mại điện tử (TMĐT) trong các hoạt động quảng cáo và cá nhân hóa hệ thống. Tuy nhiên, khách hàng trực tuyến thường hạn chế cung cấp thông tin do vấn đề riêng tư. Bài báo này đề xuất một phương pháp dự đoán giới tính của khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử truy cập hệ thống TMĐT. Chúng tôi sử dụng phương pháp học máy trên một tập các đặc trưng được trích xuất từ thông tin xem sản phẩm của người dùng được dự đoán giới tính của họ. Các thực nghiệm được thực hiện trên tập dữ liệu được cung cấp trong khuôn khổ cuộc thi về khai phá dữ liệu trong Hội nghị PAKDD’15. Kết quả có độ chính xác 81.9% trên độ đo chính xác cân bằng và 82.3% trên độ đo macro F1 cho thấy thuật toán học máy và các đặc trưng được đề xuất đã mang lại hiệu quả tốt trong nhận diện giới tính của khách hàng.