發(fā)布時(shí)間：2021-08-09 09:24

　　為突破傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法在小樣本數(shù)據(jù)下電商產(chǎn)品銷量預(yù)測(cè)中精度較低的局限,開展基于集成學(xué)習(xí)Xgboost的預(yù)測(cè)模型研究。綜合考慮影響電商產(chǎn)品銷量的多維指標(biāo),包括:在線搜索、在線評(píng)論、頁面訪問、庫存與訂購量、情緒指數(shù)等并利用熵值法融合同類指標(biāo)。應(yīng)用Logistic函數(shù)和正則修正項(xiàng),結(jié)合貪心算法劃分子樹,構(gòu)建基于集成學(xué)習(xí)Xgboost的電商產(chǎn)品銷量預(yù)測(cè)模型。針對(duì)京東商城的聯(lián)想zuk z2手機(jī)產(chǎn)品進(jìn)行模型檢驗(yàn),并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM支持向量機(jī)、BP-SVM組合預(yù)測(cè)三個(gè)模型進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)融合多維指標(biāo)的Xgboost預(yù)測(cè)模型的精度顯著提高,為小樣本數(shù)據(jù)下電商產(chǎn)品銷量預(yù)測(cè)提供方法和思路。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019,55(15)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 相關(guān)工作
3 電商產(chǎn)品銷量預(yù)測(cè)指標(biāo)體系構(gòu)建
    3.1 電商產(chǎn)品情緒指數(shù)計(jì)算
        3.1.1 基于LSTM的電商產(chǎn)品評(píng)論情感傾向分析
        3.1.2 情緒指數(shù)計(jì)算
    3.2 多維指標(biāo)融合
4 基于集成學(xué)習(xí)Xgboost的電商產(chǎn)品銷量預(yù)測(cè)模型
    4.1 預(yù)測(cè)函數(shù)定義
    4.2 目標(biāo)函數(shù)定義
    4.3 模型學(xué)習(xí)過程
    4.4 模型優(yōu)化過程
5 實(shí)驗(yàn)與分析
    5.1 產(chǎn)品指標(biāo)處理
        5.1.1 產(chǎn)品評(píng)論情感傾向分析
        5.1.2 產(chǎn)品評(píng)論情緒指數(shù)計(jì)算
        5.1.3 產(chǎn)品多維指標(biāo)融合
    5.2 Xgboost模型參數(shù)求解
    5.3 Xgboost模型預(yù)測(cè)結(jié)果分析
6 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]哪些因素影響消費(fèi)者的在線購買決策?——顧客感知價(jià)值的驅(qū)動(dòng)作用[J]. 李宗偉,張艷輝,欒東慶.  管理評(píng)論. 2017(08)
[4]產(chǎn)品銷量影響服務(wù)需求的產(chǎn)品服務(wù)供應(yīng)鏈定價(jià)及協(xié)調(diào)策略[J]. 但斌,婁云,韓小鵬,張旭梅.  系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2017(02)
[5]在線用戶評(píng)論質(zhì)量與評(píng)論者等級(jí)對(duì)消費(fèi)者購買意愿的影響——產(chǎn)品卷入度的調(diào)節(jié)作用[J]. 朱麗葉,袁登華,張靜宜.  管理評(píng)論. 2017(02)
[6]網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)產(chǎn)品銷量的影響:基于細(xì)粒度的情感分析方法[J]. 孟園,王洪偉,王偉.  管理評(píng)論. 2017(01)
[7]基于Box-Cox轉(zhuǎn)換的集成跨項(xiàng)目軟件缺陷預(yù)測(cè)方法[J]. 王莉萍,陳翔,王秋萍,趙英全.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(07)
[8]在線評(píng)論有用性的影響因素研究:基于產(chǎn)品類型的調(diào)節(jié)效應(yīng)[J]. 張艷輝,李宗偉.  管理評(píng)論. 2016(10)
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[10]基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的序列標(biāo)注中文分詞法[J]. 任智慧,徐浩煜,封松林,周晗,施俊.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(05)



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