kerasのLSTMでアイテム購入履歴からロイヤルカスタマーになるか予測 - Qiita

アイテムの買い方のパターンから、この顧客がロイヤルカスタマーになりそうか判定したいというニーズがあると仮定します。 そこで、自然言語処理で単語の出現順に時系列扱いで学習させて感情判定するのを応用し、最初の10個までの購入アイテム履歴から、このユーザーが101個目まで購入しているか予測してみました。 #データとスクリプト 元データ UCI Online Retail Data Set アイテムをインデックス化する（単なる識別子のため順不同） 1顧客1行とし、アイテムを購入された順に当該アイテムのインデックス番号を若いカラムに格納 購入されていないカラムはNull jupyterで見れるスクリプトと加工後のデータはこちら https://github.com/tizuo/keras/blob/master/is_future_purchase.ipynb https://github.com/