小样本下多维指标融合的电商产品销量预测

• 作者: 何喜军 武玉英 蒋国瑞 马珊
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 销量预测 电商产品 小样本 多维指标融合 Xgboost
• 年，卷（期）: 2019,（15）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 177-184
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6719字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1811-0231

摘要

为突破传统预测方法在小样本数据下电商产品销量预测中精度较低的局限,开展基于集成学习Xgboost的预测模型研究.综合考虑影响电商产品销量的多维指标,包括:在线搜索、在线评论、页面访问、库存与订购量、情绪指数等并利用熵值法融合同类指标.应用Logistic函数和正则修正项,结合贪心算法划分子树,构建基于集成学习Xgboost的电商产品销量预测模型.针对京东商城的联想zuk z2手机产品进行模型检验,并与BP神经网络、SVM支持向量机、BP-SVM组合预测三个模型进行对比,发现融合多维指标的Xgboost预测模型的精度显著提高,为小样本数据下电商产品销量预测提供方法和思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋国瑞	北京工业大学经济与管理学院	125	1271	18.0	24.0
2	武玉英	北京工业大学经济与管理学院	63	956	12.0	29.0
3	何喜军	北京工业大学经济与管理学院	48	413	9.0	19.0
4	马珊	北京工业大学经济与管理学院	3	2	1.0	1.0