Wie können prädiktive Verfahren zur Prognose von Produktkategorien der nächsten Käufe von Online-Kunden eines Telekommunnikationsunternehmens genauigkeitssteigernd zu Ensembles kombiniert werden? Falls dieses Thema für Sie interessant klingt, möchten wir Sie auf den gerade erschienenen Forschungssartikel „Hybrid Recommender Systems for Next Purchase Prediction Based on Optimal Combination Weights“ hinweisen, der von Nicolas Haubner gemeinsam mit Thomas Setzer verfasst wurde.
Kombiniert werden Logistische Regression, k-Nearest Neighbor-Klassifikation, Neuronale Netze, CART-Entscheidungsbäume, Random Forests, Adaboost sowie Gradient Boosting, wobei Gewichtungsschemata aus Realwelt-Daten gelernt werden, die den Brier-Score der Wahrscheinlichkeitsschätzung für Produkte verschiedener Kategorien minimieren und die Genauigkeit gegenüber den einzelnen Modellen steigern.