基于数据驱动的网络内容流行度预测研究 ——以服装流行趋势为例

• 作者: 周晓静 李晓颖 杨成伟 赵安娜
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 数据驱动 网络内容 流行度
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 20-22
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.092|TP333
• 字数: 3351字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-4706.2019.12.007

摘要

高速发展的互联网时代使得越来越多的用户成为网络内容的创造者与分销商,数据信息的爆炸式增长加剧了各类在线内容对于用户关注度的竞争.用户的搜索浏览与消费交易信息反映了其行为习惯与兴趣爱好,从海量数据中挖掘出有效信息并将其转化为商业价值将大大增强企业的核心竞争力.本文以网络内容的重要组成部分——电商平台的服装销售为例,回顾了网络内容流行度的预测方法及服装流行趋势预测的发展历程,并就如何利用数据驱动的方法来对在线服装流行度进行预测展开了逻辑路径分析,具有一定的指导意义与应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨成伟	山东财经大学管理科学与工程学院	4	4	2.0	2.0
2	李晓颖	山东财经大学管理科学与工程学院	5	4	2.0	2.0
3	赵安娜	山东财经大学管理科学与工程学院	3	2	1.0	1.0
4	周晓静	山东财经大学管理科学与工程学院	4	2	1.0	1.0