基于时间序列模型商品搜索排序

• 作者: 章振增
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 商品搜索排序 时间序列分析
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 282-285,333
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4002字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.07.052

摘要

电商商品搜索引擎目前大多都是基于用户浏览行为与购买行为来建立搜索因子,通过这些因子计算出商品分地区的排序分值进行排序.然而这些行为数据都是属于历史数据.搜索的结果都是基于历史数据的分值计算没有前瞻性.特别对于换季商品使用该方式计算出来的搜索结果不佳,转化率不高.提出一种基于时间序列的分析方法,对部分的搜索因子采用预测数据来计算分值,以满足商品搜索中某些具有周期性季节性商品的合适排序.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章振增		1	1	1.0	1.0