摘要
第一章 绪论
第一节 研究背景与研究意义
一、研究背景
二、研究意义
第二节 文献综述
一、关于文本挖掘的研究综述
二、关于集成学习的研究综述
三、国内外文献述评
第三节 本文研究思路与框架
一、研究思路
二、研究框架
第四节 研究难点与可能的创新点
一、研究难点
二、可能的创新点
第二章 外卖订单出餐时长预测相关方法理论阐述
第一节 文本挖掘理论
一、文本特征提取
二、文本特征融合
第二节 集成学习理论
一、集成学习概述
二、GBRT算法、XGBoost算法和随机森林算法
第三章 外卖配送平台订单数据处理与特征工程
第一节 数据基本概况
一、出餐时长概念界定
二、来源数据基本处理
第二节 数据清洗
一、基于业务规则的数据清洗
二、模型预训练清洗数据
第三节 影响出餐时长的基础特征构建与选择
一、影响出餐时长的基础特征构建
二、影响出餐时长的特征选择与变换
第四节 影响出餐时长的文本特征提取
一、餐品文本分词与关键词提取
二、建立词空间的映射关系
三、文本特征与基础特征的融合
第四章 基于加权融合集成学习的出餐时长预测模型构建与实时预测
第一节 出餐时长预测模型的评价指标与方法
一、出餐时长预测模型的评价指标
二、出餐时长预测模型的评价方法
第二节 基于加权融合集成学习的出餐时长预测模型构建
一、单个集成模型预测出餐时长的探索
二、出餐时长预测模型的多样性增强
三、模型加权融合方案的确定
第三节 基于加权融合集成学习的出餐时长预测模型实时预测
一、基于加权融合集成学习的出餐时长预测模型分布式训练
二、基于加权融合集成学习的出餐时长预测模型部署
第五章 结论及展望
第一节 全文总结
第二节 研究不足与展望
一、研究不足
二、展望
参考文献
致谢
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