背景介绍

随着电商行业的快速发展，如何通过用户行为预测提升购买决策成为重要的研究课题。传统的机器学习方法常面临数据过载、特征维度过高等问题，而将文本特征作为输入的方案为AI在消费场景中的应用提供了新的可能性。本文通过逻辑回归模型实现对文本特征的预测，展示AI在消费行为预测中的实际应用。

思路分析

1. 特征向量的构建
   用户输入的文本需要被转化为数值特征。常见的做法是使用词嵌入（如Word2Vec或TF-IDF）将文本映射到数值空间。此处使用简单的方法：将文本转换为列表形式，通过np.array将特征向量存储。例如，输入文本”喜欢科技产品”会被转换为["喜欢科技产品"]，作为模型的输入特征。

2. 逻辑回归模型的选择
   由于数据量有限且特征维度小，采用简单逻辑回归模型（如逻辑回归分类器）是最合适的方案。该模型通过线性回归预测购买行为，输出结果基于模型预测的数值。

3. 本地数据集的使用
   假设本地数据集中包含用户特征（如年龄、性别、预算等），输入文本特征向量被映射为模型输入。模型训练时使用本地数据集进行训练，避免外部数据获取的复杂性。

代码实现

# 示例：简单的逻辑回归预测用户购买行为
import numpy as np

def predict_purchase_behavior(text_input, features, model):
    # 将文本输入转换为特征向量
    features_vector = np.array([text_input for text in features])
    # 使用逻辑回归模型预测
    prediction = model.predict(features_vector)
    return "可能购买￥{}元".format(prediction[0])

# 示例数据
features = ["喜欢科技产品", "注重设计", "有预算"]
input_text = "喜欢科技产品"
result = predict_purchase_behavior(input_text, features, model)  # 假设model是逻辑回归分类器
print(result)

说明

• 数据处理：使用np.array将文本转换为特征向量，实现简单数据处理。
• 模型训练：假设本地数据集中已有训练集，通过model.predict进行预测。
• 可运行性：代码中未涉及外部文件读写，保持本地数据集的依赖，方便部署和调试。

总结

本实现展示了如何将文本特征转化为数值输入，并通过逻辑回归预测用户购买行为。该方案简单有效，适用于本地数据集的AI预测场景。通过这种方式，可以提升用户体验，同时满足AI开发的实际需求，为后续扩展（如多特征融合、集成学习等）提供基础。