個(gè)人O2O優(yōu)惠券預(yù)測(cè)分析

陳浩陽 曾誠(chéng)

摘 要：為了建立更加完善的特征體系和優(yōu)化預(yù)測(cè)模型，提出優(yōu)化特征工程體系，增加特征值數(shù)量，并改進(jìn)傳統(tǒng)邏輯回歸預(yù)測(cè)模型，使用GBDT+邏輯回歸的組合模型及XGBoost+邏輯回歸的組合模型達(dá)到提高預(yù)測(cè)精度、提升模型預(yù)測(cè)能力的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，通過優(yōu)化特征工程體系和改進(jìn)預(yù)測(cè)模型解決O2O優(yōu)惠券發(fā)放這種預(yù)測(cè)方式可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)消費(fèi)者的消費(fèi)行為，為優(yōu)惠券的個(gè)性化投放提供可靠的決策支持。

關(guān)鍵詞：O2O;特征工程;邏輯回歸;GBDT;XGBoost;預(yù)測(cè)模型

中圖分類號(hào)：TP39文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-1302（2019）12-00-04

0 引 言

本課題基于商業(yè)O2O優(yōu)惠券發(fā)放問題與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，使用經(jīng)過特征提取的往期數(shù)據(jù)訓(xùn)練數(shù)學(xué)模型，通過訓(xùn)練好的數(shù)學(xué)模型對(duì)優(yōu)惠券核銷二分類問題進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。隨機(jī)投放優(yōu)惠券這種行為方式不僅會(huì)對(duì)無需求的用戶造成無意義的干擾，還可能致使商家品牌聲譽(yù)降低、營(yíng)銷成本增高。個(gè)性化投放是提高優(yōu)惠券核銷率的重要技術(shù)[1]，利用該技術(shù)不僅可以讓具有一定偏好的消費(fèi)者從中獲利，同時(shí)還可以使商家獲得更好的營(yíng)銷效果。數(shù)據(jù)來源于天池大數(shù)據(jù)比賽《生活大實(shí)惠：O2O優(yōu)惠券使用預(yù)測(cè)》，比賽提供O2O相關(guān)場(chǎng)景的豐富數(shù)據(jù)，通過分析建模，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)在規(guī)定時(shí)間內(nèi)使用相應(yīng)優(yōu)惠券。

1 研究背景及意義

O2O是Online To Offline（在線離線/線上線下）的簡(jiǎn)稱，是將線下商業(yè)機(jī)會(huì)與線上平臺(tái)相結(jié)合的一種電商發(fā)展方式[2]，將線上平臺(tái)作為線下消費(fèi)的前站。為了吸引互聯(lián)網(wǎng)用戶在線上瀏覽商業(yè)信息，商家采取發(fā)送優(yōu)惠券（團(tuán)購，如GroupOn）、提供優(yōu)惠信息、服務(wù)（預(yù)定，如Opentable）等方式吸引顧客[3]。線下商店推送的消息會(huì)被互聯(lián)網(wǎng)用戶收到，從而增大網(wǎng)民轉(zhuǎn)化為自家店鋪線下消費(fèi)者的幾率。同時(shí)店鋪的線下服務(wù)可以用于線上攬客，消費(fèi)者又可以從線上平臺(tái)篩選線下服務(wù)，并在線結(jié)算，店鋪能夠很快達(dá)到規(guī)模[4]。

該模式最重要的特點(diǎn)是推廣效果可觀，交易流水可跟蹤。O2O作為下一代新興電子商務(wù)模式，其使命是把電子商務(wù)的效力引入目前消費(fèi)中占比90%以上的本地消費(fèi)中去[5-6]。除此之外，線上與線下的對(duì)接將打破電商、店商擠兌份額的競(jìng)爭(zhēng)格局，兩者將化敵為友，相互彌補(bǔ)、相互促進(jìn)，并且使整體消費(fèi)市場(chǎng)迎來一個(gè)全新發(fā)展的局面。

2 研究現(xiàn)狀

很多學(xué)者對(duì)消費(fèi)預(yù)測(cè)問題進(jìn)行了研究，例如Zhu Zhenfeng等（2018）基于傳統(tǒng)GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）算法，提出了一種具有層次化集成的改進(jìn)預(yù)測(cè)模型（HGBDT）。該模型通過分析往期商品數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)商品未來的銷售趨勢(shì)[7]。Jain（2017）等通過使用XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）模型來預(yù)測(cè)和估計(jì)歐洲主要藥店的零售額。與傳統(tǒng)的回歸算法相比，XGBoost模型算法性能優(yōu)于傳統(tǒng)的建模方法[8]。國(guó)內(nèi)學(xué)者郭倩（2018）對(duì)農(nóng)村人均生活消費(fèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)村居民的人均消費(fèi)支出進(jìn)行分析，結(jié)合數(shù)據(jù)擬合和精度檢驗(yàn)，對(duì)農(nóng)村居民未來三年的生活消費(fèi)支出進(jìn)行預(yù)測(cè)[9]。學(xué)者魏艷華（2015）通過對(duì)甘肅省農(nóng)村居民在1978～2011年中支出與收入的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立以ARIMAX模型為基礎(chǔ)的消費(fèi)支出預(yù)測(cè)模型，通過此模型對(duì)甘肅省農(nóng)村居民未來一年的消費(fèi)支出進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究[10]。Qiumei Pu使用XGBoost模型對(duì)陜西省氣象干旱情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，分別以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和XGBoost算法構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，預(yù)測(cè)結(jié)果表明XGBoost模型比DLNM和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更精確地預(yù)測(cè)SPEI[11]。Junqi Guo等學(xué)者在研究青少年身體體質(zhì)情況時(shí)，使用XGBoost算法對(duì)每個(gè)青少年的身體健康水平進(jìn)行分類，并通過貝葉斯優(yōu)化自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型不僅比現(xiàn)有參考模型具有更高的評(píng)估精度，相較于傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，通過XGBoost模型可以更好地為未來青少年的體質(zhì)評(píng)估提供有效的解決方案[12]。

由上述論述可知，邏輯回歸、GBDT及XGBoost模型早已被用于實(shí)際應(yīng)用中，很多學(xué)者在各領(lǐng)域中的研究均使用了這幾種模型和兩兩融合后的模型，預(yù)測(cè)效果得到顯著提升。在商品預(yù)測(cè)領(lǐng)域，這些模型在顧客行為和數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽中得到了深度使用[13]。將數(shù)學(xué)模型引入實(shí)際問題進(jìn)行分析研究已成為預(yù)測(cè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展走向的一種新的研究方式，并且在實(shí)際預(yù)測(cè)中得到了驗(yàn)證[14]。

3 研究路線

本文利用天池大數(shù)據(jù)眾智平臺(tái)賽題《生活大實(shí)惠：O2O優(yōu)惠券使用預(yù)測(cè)》中的真實(shí)消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)進(jìn)行研究的步驟如下：

（1）對(duì)原始數(shù)據(jù)集中的字段進(jìn)行解釋、數(shù)據(jù)探查、數(shù)據(jù)處理等操作。

（2）利用特征工程對(duì)線下消費(fèi)和優(yōu)惠券領(lǐng)取行為數(shù)據(jù)集構(gòu)造提取出用戶（User）、商家（Merchan）、優(yōu)惠券（Coupon）、用戶-商家（User-Merchan）、其他特征（Other）等五大特征群，共96個(gè)特征值的線下特征集，再利用特征工程對(duì)用戶線上點(diǎn)擊/消費(fèi)和優(yōu)惠券領(lǐng)取行為數(shù)據(jù)集構(gòu)造提取出13個(gè)用戶（User）特征值的線上特征集。

（3）通過線下特征集共96個(gè)特征值及線上和線下特征集共109個(gè)特征值，構(gòu)建兩組不同的預(yù)測(cè)模型。

研究流程如圖1所示。

4 數(shù)據(jù)處理

4.1 數(shù)據(jù)介紹

根據(jù)天池大數(shù)據(jù)眾智平臺(tái)賽題《生活大實(shí)惠：O2O優(yōu)惠券使用預(yù)測(cè)》提供的相關(guān)真實(shí)消費(fèi)數(shù)據(jù)：2016年1月1日至2016年6月30日，O2O場(chǎng)景相關(guān)的消費(fèi)者線上和線下發(fā)生行為數(shù)據(jù)，通過訓(xùn)練模型預(yù)測(cè)2016年7月1日至2016年7月31日消費(fèi)者領(lǐng)取優(yōu)惠券后15天內(nèi)優(yōu)惠券的核銷情況。

模型預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)：使用數(shù)學(xué)模型對(duì)優(yōu)惠券預(yù)測(cè)的概率值取平均AUC值。

賽題共提供4個(gè)數(shù)據(jù)集，分別對(duì)4個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

用戶線下消費(fèi)和優(yōu)惠券領(lǐng)取行為數(shù)據(jù)集（后面稱為線下數(shù)據(jù)集）中共有1 754 884條消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)，其中1 053 282條數(shù)據(jù)對(duì)優(yōu)惠券有操作行為，包含539 438個(gè)用戶，8 415個(gè)商家，9 738種優(yōu)惠券，消費(fèi)者領(lǐng)取優(yōu)惠券的日期為2016年1月1日至2016年6月15日，消費(fèi)者的消費(fèi)日期為2016年1月1日至2016年6月30日。

用戶線上點(diǎn)擊/消費(fèi)和優(yōu)惠券領(lǐng)取行為數(shù)據(jù)集（后面稱為線上數(shù)據(jù)集）中共有11 429 826條數(shù)據(jù)，其中872 357條數(shù)據(jù)有優(yōu)惠券ID，表明消費(fèi)者對(duì)優(yōu)惠券有操作行為，線上數(shù)據(jù)集中含762 858個(gè)用戶（其中267 448用戶在線下集）。

用戶O2O線下優(yōu)惠券使用預(yù)測(cè)集（后面稱為預(yù)測(cè)集）中包含2 050種優(yōu)惠券，領(lǐng)取日期為2016年7月1日至2016年7月31日，有76 309個(gè)用戶（其中76 307個(gè)在線下數(shù)據(jù)集，35 965個(gè)在線上數(shù)據(jù)集，線上與線下數(shù)據(jù)集中存在用戶交叉），1 559家商鋪（其中1 558家在用戶線下數(shù)據(jù)集）。

預(yù)測(cè)集提交字段和字段說明，選手提交文件字段。其中use_id，coupon_id與date_received均來自數(shù)據(jù)集，Probability字段為通過機(jī)器學(xué)習(xí)建立數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)得到的預(yù)測(cè)值。

4.2 特征工程

“數(shù)據(jù)決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，而算法只是盡可能逼近這個(gè)上限”[15]，這句話中數(shù)據(jù)的含義是對(duì)原始數(shù)據(jù)經(jīng)特征工程轉(zhuǎn)換和處理等一系列操作而得到的數(shù)據(jù)。特征工程流程如圖2所示。

圖3所示為特征群分布情況。

5 算法介紹

本文所使用的算法為邏輯規(guī)模，GBDT，XGBoost。

5.1 邏輯回歸

Logistic回歸是一種廣義線性回歸（Generalized Linear Model），它是一個(gè)分類算法而不是回歸算法[16]。其核心思想是：線性回歸的輸出結(jié)果是一個(gè)連續(xù)且范圍無法確定的值，如果出現(xiàn)需要利用結(jié)果值映射為判斷結(jié)果的情況，并且輸出結(jié)果是一個(gè)概率值，則可通過Sigmoid函數(shù)確定，所以Logistic函數(shù)又稱Sigmoid函數(shù)。Sigmoid函數(shù)曲線如圖4所示。

通常情況下，將一個(gè)已知的自變量預(yù)測(cè)成一個(gè)離散型因變量的值（如二進(jìn)制值0/1，對(duì)/錯(cuò)，男/女）?？煽紤]利用邏輯函數(shù)（logit fuction）建立的數(shù)學(xué)模型對(duì)事件發(fā)生的概率進(jìn)行計(jì)算，得到一個(gè)預(yù)估值。而該預(yù)估值一般為概率值，因此輸出結(jié)果值在0～1范圍內(nèi)。

5.2 GBDT

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一種基于迭代構(gòu)造的決策樹算法，該算法是將決策樹賦予集成算法思想得到的一種數(shù)學(xué)模型?；貧w決策樹、Gradient Boosting與縮減共同組成了GBDT模型[1]。

5.2.1 回歸決策樹

GBDT模型中的決策樹為回歸決策樹，而非分類決策樹?；貧w決策樹可預(yù)測(cè)數(shù)值，如員工薪金、大樹高度等，對(duì)回歸樹得到的數(shù)值進(jìn)行加減計(jì)算是有意義的，例如12歲+4歲-4歲=12歲，而這也是回歸樹區(qū)別于分類樹的一個(gè)顯著特征。GBDT正是利用回歸樹得到數(shù)值的性質(zhì)，匯總所有樹的結(jié)果，從而輸出最終結(jié)果。

5.2.2 梯度上升

“Boosting”意為迭代，迭代多棵樹對(duì)結(jié)果值進(jìn)行共同決策[17]。采用弱學(xué)習(xí)器的結(jié)論進(jìn)行綜合評(píng)判，進(jìn)而得到GBDT模型。整個(gè)過程采用增量思想對(duì)每個(gè)弱學(xué)習(xí)器進(jìn)行累加。

5.2.3 縮減

縮減（Shrinkage）的思想：逐漸逼近實(shí)際結(jié)果值，該操作方式比快速逼近結(jié)果值的方式更容易降低出現(xiàn)過擬合的概率。因?yàn)槊恳粋€(gè)殘差弱學(xué)習(xí)器只學(xué)到了真理的一小部分，并且都有可能出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，但在這個(gè)學(xué)習(xí)過程中增加弱學(xué)習(xí)器的數(shù)量，使用多個(gè)弱學(xué)習(xí)器進(jìn)行學(xué)習(xí)可以彌補(bǔ)上述不足。

5.3 XGBoost

GBDT算法的運(yùn)行往往要生成一定數(shù)量的樹才能達(dá)到令人滿意的準(zhǔn)確率。當(dāng)面對(duì)的數(shù)據(jù)集結(jié)果較為龐大且復(fù)雜時(shí)，可能需要進(jìn)行上千次迭代運(yùn)算，還會(huì)造成一定的計(jì)算瓶頸，并增加計(jì)算空間的消耗。華盛頓大學(xué)的陳天奇博士研發(fā)出的XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）解決了這一技術(shù)難點(diǎn)，此算法基于Gradient Boosting Machine框架，并使用c++實(shí)現(xiàn)，從而極大地提升了模型訓(xùn)練速度和預(yù)測(cè)精度[18]。

XGBoost是一個(gè)優(yōu)化的分布式梯度增強(qiáng)庫，作為GBDT模型的升級(jí)版，集高效性、靈活性和便攜性等特點(diǎn)于一身。利用XGBoost模型可以在較短周期內(nèi)解決數(shù)據(jù)科學(xué)問題，得到較高精度的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。利用XGBoost算法構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型單臺(tái)機(jī)運(yùn)行速度比當(dāng)下使用的數(shù)學(xué)模型訓(xùn)練速度快十倍以上，并且當(dāng)分布式模式或內(nèi)存設(shè)置需要限制時(shí)仍可獲得較為準(zhǔn)確的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

6.1 評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)

在一些二分類問題中給出預(yù)測(cè)結(jié)果的同時(shí)也會(huì)給出相應(yīng)的預(yù)測(cè)概率，例如假定0.6為正確的判定閾值，那么若預(yù)測(cè)概率大于0.7，則判定為正確值，否則為錯(cuò)誤值;若閾值降低到0.5，則可以判斷出更多的正確值。數(shù)據(jù)中正確數(shù)占比提高的同時(shí)，也導(dǎo)致實(shí)際為真實(shí)值但判定為錯(cuò)誤值的數(shù)量的升高。為了直觀表示該變化，引入ROC（Receiver Operating Characteristic Curve）。ROC曲線的橫坐標(biāo)為FPR，縱坐標(biāo)為TPR，ROC曲線下的面積即為AUC[19]。

6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

通過提取特征數(shù)量和不同模型兩個(gè)角度總結(jié)實(shí)驗(yàn)。

6.2.1 從特征數(shù)量分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果

通過圖5可以看到，邏輯回歸、GBDT+邏輯回歸融合模型、XGBoost單模型僅含受線下特征集訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)效果，沒有經(jīng)線下和線上特征訓(xùn)練后模型的預(yù)測(cè)效果好。說明特征數(shù)量適量增加可以提升數(shù)學(xué)模型的預(yù)測(cè)能力和實(shí)驗(yàn)效果。

6.2.2 從模型的角度分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果

經(jīng)過線上和線下特征模型訓(xùn)練，XGBoost模型的預(yù)測(cè)效果最好，GBDT+邏輯回歸模型的效果次之，邏輯回歸模型的預(yù)測(cè)效果相對(duì)較差。在經(jīng)線下模型的特征模型訓(xùn)練后，GBDT+邏輯回歸模型的預(yù)測(cè)效果最好，XGBoost模型的預(yù)測(cè)效果次之，邏輯回歸模型的預(yù)測(cè)效果相比較差。說明先利用訓(xùn)練完成的GBDT模型輸出邏輯回歸模型訓(xùn)練所需要的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和實(shí)驗(yàn)結(jié)果值，再將這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果和實(shí)驗(yàn)結(jié)果值作為訓(xùn)練邏輯回歸模型的特征值輸入到邏輯回歸模型中進(jìn)行學(xué)習(xí)后，預(yù)測(cè)效率得到明顯提高。但總體來說，GBDT+邏輯回歸，XGBoost模型對(duì)此課題的預(yù)測(cè)有較好的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。并且使用GBDT+邏輯回歸模型比傳統(tǒng)邏輯回歸模型有更好的預(yù)測(cè)效果、更高的預(yù)測(cè)精度。GBDT+邏輯回歸，XGBoost模型是比較理想的消費(fèi)預(yù)測(cè)研究模型。圖6所示為不同模型對(duì)比預(yù)測(cè)集提交測(cè)試AUC值。

7 結(jié) 語

本論文研究基于簡(jiǎn)單的集成模型，以O(shè)2O優(yōu)惠券為數(shù)據(jù)載體對(duì)消費(fèi)者領(lǐng)取優(yōu)惠券（15天內(nèi)）后對(duì)優(yōu)惠券是否核銷進(jìn)行了精確預(yù)測(cè)。采用簡(jiǎn)單的集成學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)用戶在領(lǐng)取優(yōu)惠券后15天內(nèi)的使用情況。

除此之外，對(duì)于大量往期數(shù)據(jù)，實(shí)際數(shù)據(jù)中無實(shí)際特征可直接使用，但這些數(shù)據(jù)中含有大量可以提取的特征，所以如何科學(xué)合理地利用應(yīng)用特征工程是一個(gè)重點(diǎn)問題。如果沒有合理的特征工程，將極大地限制數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)精度的提高。

在科技越來越發(fā)達(dá)的今天，數(shù)學(xué)模型已被大量用于醫(yī)療、餐飲、工業(yè)等領(lǐng)域，比如在醫(yī)學(xué)中使用數(shù)學(xué)模型對(duì)人體檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描，使用數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)餐飲店中的消費(fèi)人數(shù)等。通過這種方式，精確預(yù)測(cè)行業(yè)運(yùn)營(yíng)及行業(yè)日常的管理對(duì)于后期事物的良性發(fā)展具有重要意義。

參 考 文 獻(xiàn)

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