Predicting E-commerce Purchase Behavior using a DQN-Inspired Deep Learning Model for enhanced adaptability

📄 arXiv: 2506.17543v1 📥 PDF

作者: Aditi Madhusudan Jain

分类: cs.LG

发布日期: 2025-06-21

期刊: Vol. 13 No. 1s (2025): pages 45-56

DOI: 10.17762/ijisae.v13i1s.7419

💡 一句话要点

提出DQN启发的深度学习模型，预测电商购买意图并提升适应性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 电子商务 购买意图预测 深度Q网络 长短期记忆网络 序列建模 用户行为分析 强化学习 监督学习

📋 核心要点

  1. 现有电商用户行为预测方法难以有效捕捉用户行为的复杂时序模式，导致预测精度不足。
  2. 借鉴DQN的决策思想，结合LSTM的序列建模能力，构建DQN启发的深度学习模型预测购买意图。
  3. 实验表明，该模型在大型电商数据集上表现出色，准确率达88%，AUC-ROC为0.88，优于传统方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，利用深度Q网络（DQN）启发的架构来预测电子商务环境中的购买意图和产品需求。在快速发展的在线零售领域，准确预测用户行为对于优化库存管理、个性化用户体验和最大化销售额至关重要。我们的方法将强化学习的概念应用于监督学习环境，结合了长短期记忆（LSTM）网络的序列建模能力和DQN的战略决策能力。我们在包含超过885,000个用户会话的大规模电子商务数据集上评估了我们的模型，每个会话都具有1,114个特征。我们的方法在处理电子商务数据中固有的类别不平衡方面表现出强大的性能，其中购买事件的频率远低于非购买事件。通过对各种分类阈值的全面实验，我们表明我们的模型在精确率和召回率之间取得了平衡，总体准确率为88％，AUC-ROC得分为0.88。比较分析表明，我们的DQN启发模型优于传统的机器学习和标准深度学习方法，尤其是在捕获用户行为中复杂的时序模式方面。该模型的性能和可扩展性使其非常适合处理高维序列数据的实际电子商务应用。这项研究通过引入一种结合了深度学习和强化学习范例优势的新型预测建模技术，为电子商务分析领域做出了贡献。我们的发现对于改善需求预测、个性化用户体验和优化在线零售环境中的营销策略具有重要意义。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决电子商务领域中准确预测用户购买意图和产品需求的问题。现有方法，包括传统的机器学习和标准的深度学习方法，在捕捉用户行为中复杂的时序模式方面存在不足，尤其是在处理类别不平衡的数据时，预测性能会受到影响。

核心思路：论文的核心思路是将强化学习中的DQN概念引入到监督学习任务中。通过模仿DQN的决策过程，模型能够更好地理解用户行为序列中的关键决策点，从而更准确地预测购买意图。这种方法结合了LSTM网络处理时序数据的能力和DQN的策略学习能力。

技术框架：整体框架包括数据预处理、LSTM层、DQN层和输出层。首先，对用户会话数据进行预处理，提取特征。然后，LSTM层用于捕捉用户行为序列中的时序依赖关系。DQN层则根据LSTM的输出，模拟用户的决策过程，学习在不同状态下采取何种行动（购买或不购买）能够最大化奖励。最后，输出层给出购买意图的预测概率。

关键创新：最关键的创新点在于将DQN的思想应用于监督学习的购买意图预测任务。与传统的序列模型不同，该模型不仅仅是简单地预测下一个行为，而是试图理解用户行为背后的决策逻辑。这种方法能够更好地捕捉用户行为的动态变化，从而提高预测精度。

关键设计：模型使用LSTM网络作为特征提取器，DQN部分使用多层感知机（MLP）来近似Q函数。损失函数采用二元交叉熵损失，用于衡量预测概率与真实标签之间的差异。为了处理类别不平衡问题，论文可能采用了加权损失函数或过采样/欠采样等技术。具体的网络结构和超参数（如LSTM的隐藏层大小、DQN的层数和神经元数量、学习率等）需要根据实验进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该DQN启发的深度学习模型在预测电商购买意图方面表现出色，总体准确率达到88%，AUC-ROC得分为0.88。与传统的机器学习和标准深度学习方法相比，该模型能够更好地捕捉用户行为中的复杂时序模式，尤其是在处理类别不平衡的数据时，性能提升显著。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于电子商务领域，例如优化库存管理、个性化推荐系统、精准营销和欺诈检测。通过准确预测用户购买意图，企业可以更好地满足用户需求，提高销售额，并降低运营成本。未来，该模型还可以扩展到其他需要序列决策的领域，如金融、医疗等。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel approach to predicting buying intent and product demand in e-commerce settings, leveraging a Deep Q-Network (DQN) inspired architecture. In the rapidly evolving landscape of online retail, accurate prediction of user behavior is crucial for optimizing inventory management, personalizing user experiences, and maximizing sales. Our method adapts concepts from reinforcement learning to a supervised learning context, combining the sequential modeling capabilities of Long Short-Term Memory (LSTM) networks with the strategic decision-making aspects of DQNs. We evaluate our model on a large-scale e-commerce dataset comprising over 885,000 user sessions, each characterized by 1,114 features. Our approach demonstrates robust performance in handling the inherent class imbalance typical in e-commerce data, where purchase events are significantly less frequent than non-purchase events. Through comprehensive experimentation with various classification thresholds, we show that our model achieves a balance between precision and recall, with an overall accuracy of 88\% and an AUC-ROC score of 0.88. Comparative analysis reveals that our DQN-inspired model offers advantages over traditional machine learning and standard deep learning approaches, particularly in its ability to capture complex temporal patterns in user behavior. The model's performance and scalability make it well-suited for real-world e-commerce applications dealing with high-dimensional, sequential data. This research contributes to the field of e-commerce analytics by introducing a novel predictive modeling technique that combines the strengths of deep learning and reinforcement learning paradigms. Our findings have significant implications for improving demand forecasting, personalizing user experiences, and optimizing marketing strategies in online retail environments.