【摘要】：近年來,快速發(fā)展的電子商務(wù)為人們帶來了極大的便利。電商所處的商業(yè)環(huán)境相較傳統(tǒng)商業(yè)環(huán)境具有更強(qiáng)的動(dòng)態(tài)性與復(fù)雜性,這帶來了諸多挑戰(zhàn),而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助人們更好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)無法有效地利用電商中的海量數(shù)據(jù),它依賴于耗時(shí)、耗力的特征工程,得到的模型可擴(kuò)展性差。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以有效地利用大量數(shù)據(jù),且可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化地從原始數(shù)據(jù)中抽取有效特征,具有更高的可用性。在本文中,我們利用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì).電商數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,針對(duì)商品搭配推薦與商品銷量預(yù)測(cè)這兩個(gè)方面,設(shè)計(jì)了一系列有效的算法及優(yōu)化方法。具體而言,本文的主要研究?jī)?nèi)容包括:首先,商品搭配具有廣泛應(yīng)用,如基于用戶已購買商品向其推薦可能購買的商品。傳統(tǒng)方法通過分析商品歷史共同購買記錄生成搭配信息,它無法為沒有歷史購買記錄的新商品生成搭配信息。在本文中,我們觀察到商家會(huì)把商品所有重要屬性信息放在標(biāo)題中,于是設(shè)計(jì)了一個(gè)對(duì)拍卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)兩個(gè)商品標(biāo)題組成的短文本對(duì)建模,將文本信息從原始的符號(hào)空間映射到特定的樣式空間,進(jìn)而在樣式空間中計(jì)算兩個(gè)商品間的搭配程度。其次,商品銷量預(yù)測(cè)對(duì)商業(yè)決策至關(guān)重要,它有助于商家對(duì)人力、物力與倉儲(chǔ)等諸多方面做出更優(yōu)的管理�；跁r(shí)序分析的方法僅能對(duì)那些銷量變化規(guī)律明顯的商品做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè);雖然傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以通過特征工程來考慮更多信息,進(jìn)而取得更高的準(zhǔn)確性,但特征工程限制了模型的可擴(kuò)展性。在本文中,我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)新穎的模型,它可以從原始結(jié)構(gòu)化時(shí)序數(shù)據(jù)中通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化提取有效特征,并進(jìn)一步利用這些特征實(shí)現(xiàn)商品銷量預(yù)測(cè)。最后,在真實(shí)電商數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了我們提出算法的有效性。
[Abstract]:In recent years, the rapid development of electronic commerce has brought great convenience to people. The business environment of e-commerce is more dynamic and complex than the traditional business environment, which brings many challenges, and data mining technology can help people to cope with these challenges better. The traditional data mining technology can not make effective use of the massive data in the ecoquotient. It relies on the time-consuming and labor-intensive feature engineering, and the model has poor scalability. Depth learning technology can effectively utilize a large amount of data, and can automatically extract effective features from raw data, so it has higher availability. In this paper, we use convolution neural network pairs in deep learning. Based on the data mining, a series of effective algorithms and optimization methods are designed in this paper. Specifically, the main research contents of this paper are as follows: first, commodity collocation has a wide range of applications, such as based on the user has already purchased goods to recommend the goods they may buy. The traditional method can not generate collocation information for new commodities without historical purchase records by analyzing the historical purchase records of commodities together to generate collocation information. In this paper, we observe that the merchant will put all the important attribute information of the product in the title, so we design a short text pair model of the two commodity titles, which is composed of two commodity titles, and a convolution neural network is designed. The text information is mapped from the original symbol space to the specific style space, and the collocation degree between the two items is calculated in the style space. Secondly, the forecast of commodity sales is very important to business decision, it helps merchants to make better management of manpower, material resources and storage and so on. The method based on time series analysis can only accurately predict those commodities whose sales change is obvious; although the traditional machine learning method can take more information into account through feature engineering, and then achieve higher accuracy. However, feature engineering limits the extensibility of the model. In this paper, we design a novel model, which can automatically extract valid features from the original structured temporal data by convolution neural network, and further utilize these features to predict the sales volume of goods. Finally, the validity of the proposed algorithm is verified on the real data set.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TP311.13

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本文編號(hào)：2198410