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专利名称：一种基于数据全局搜索和特征分类的预测方法专利类型：发明专利
发明人：库涛,林乐新,翟鹏华,熊艳彬申请号：CN201910499912.0申请日：20190611公开号：CN112070519A公开日：20201211
摘要：本发明涉及一种基于数据全局搜索和特征分类的预测方法，将用户群体分为品牌人群和非品牌人群；提取品牌人群的属性特征、偏好特征以及品类特征；提取非品牌人群的属性特征，偏好特征，品类特征，竞品特征和搜索特征；将提取到的特征形成特征集；根据特征集，基于改进的随机森林算法，建立面向O2O的潜在客户识别模型。本发明建立的预测模式和算法具有全局搜索能力强，收敛速度快，识别精度高等优点，并在面向O2O电子商务领域中潜在客户识别与预测中取得了成功应用。
申请人：中国科学院沈阳自动化研究所
地址：110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号
国籍：CN
代理机构：沈阳科苑专利商标代理有限公司
代理人：李巨智
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