TY -的A2 Bhattacharya丝薇AU -李,君非盟- Jaharudin也Siahbinti盟歌,Yu PY - 2022 DA - 2022/09/24 TI -消费行为预测基于多目标进化算法SP - 2525740六世- 2022 AB -消费行为预测显示客户属性,个人喜好和内在的法律。组织可以受益于进一步了解客户需求和业务的欲望通过监控客户端行为提供更精确的收购建议,提高利率。客户的经济学,买家分组,和产品质量是只有少数的为数众多的变量,影响客户的行为。必须解决的关键问题是如何过滤出有用的信息从这些大量的数据来预测客户的行为。客户消费行为的预测和分析一个先进的定量研究过程中,我们提出了多目标进化算法,显著提高消费行为预测的准确性。收集的数据集最初基于消费者偏好和行为作为整个预测模型的基本信息。Min-max正常化作为组件的数据的预处理消除冗余和多余的数据。Word2vec模型用于特征提取,提高了蚁群优化(BACO)是用来选择最好的特性。利用提出的多目标进化算法(MOEA)预测。建议系统的性能评估和度量与更成熟的方法。 The findings demonstrate that the suggested MOEA technique performs well than the traditional ML, XGB, AI, and HNB algorithm methods in terms of accuracy (95 percent), quality of prediction (97 percent), precision (99 percent), recall (93 percent), F 1 分数(98%),预测时间(50秒)。因此,结果表明,回归模型是可持续的。建议消费行为预测系统已经证明了它的效率提高盈利能力。SN - 1687 - 725 - 2022/2525740 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/2525740——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER