[發明專利]一種網絡熱銷商品的預測方法及系統

在審

• 申請號: 201410800573.2
• 申請日: 2014-12-22
• 公開（公告）號: CN104517224A
• 公開（公告）日: 2015-04-15
• 發明（設計）人: 周艷波
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 杭州天正專利事務所有限公司 33201
• 代理人: 王兵;舒良

技術領域：

本發明屬于網絡數據挖掘領域的熱點趨勢預測技術，具體來講，涉及一種互聯網電子商務系統的熱銷商品預測方法。

背景技術

隨著互聯網的發展普及，電子商務正以令人難于置信的速度發展，極大地改變著人們的生活方式。艾瑞統計數據顯示，2013年中國電子商務市場交易規模9.9萬億元，同比增長21.3％，預計2017年電子商務市場規模將達21.6萬億元。電子商務改變了人們的購物方式，對于很多人來說，網上購物已成為日常消費的重要組成部分。各種零售行業的商家也紛紛踏足電子商務市場，銷售模式由傳統的線下銷售轉到線上銷售。

電子商務平臺的產品豐富價格透明，方便消費者的同時，也增大了商家之間的競爭。在淘寶網輸入“連衣裙”，搜索結果多達1300多萬件。在搜索到的這些商品中，有些銷量達到上萬件，而更多的卻只銷售寥寥幾件甚至0件。縱然銷量的高低與商品自身品質和商家營銷推廣手段有很大關系，但對市場趨勢的準確預測是營銷推廣的前提。對于商家來說，如果能夠成功把握流行趨勢，預測將會熱銷的商品，從而合理的安排進貨庫存、營銷推廣，將會獲得可觀的收益。

目前，預測網絡熱銷商品的方法主要有兩類：一類是根據本行業當前流行趨勢(相關新聞、輿論導向、主流價值觀、季節特性等)，人工根據經驗綜合分進行析預測，這種方法主觀性較高，人力成本較大，各行業之間沒有通用性，相對偏差也較大；另一類是對電子商務平臺的商品銷售評價記錄等歷史數據進行簡單統計，進而預測熱銷商品，這種方法通用性強，但應用價值不高，它只能預測到已經熱銷并將持續熱銷的商品，而不能預測目前沒有熱銷但將會熱銷的商品。目前，缺少一種通用性強的網絡熱銷商品預測方法，充分利用歷史銷售評價數據有效的挖掘出即將熱銷的商品。

發明內容

本發明要克服現有技術的上述缺點，提供一種高效合理的、基于歷史數據分析的網絡熱銷商品的預測方法和系統。

本發明所述的網絡熱銷商品的預測方法，包括如下步驟：

步驟ST1，網絡熱銷商品邏輯控制模塊M3控制數據獲取接口模塊M1根據需求獲取所需預測的商品列表，每個商品有一個唯一標識Id。

步驟ST2，網絡熱銷商品邏輯控制模塊M3控制數據獲取接口模塊M1讀取列表中所有商品的歷史訪問、成交數據，并結構化為如下的形式：

字段名稱字段類型是否可選IdInt否TimeTimestamp否ActionBool否

步驟ST3，網絡熱銷商品邏輯控制模塊M3控制參數智能設置模塊M4根據歷史數據，自動設置熱銷商品預測所需的參數。圖3是根據本發明一個實施實例的自動設置預測所需的參數的流程圖。具體包括以下幾個步驟：

步驟ST301，設定一個時間點t′，用于將數據分為測試集與訓練集兩部分，為最優參數的設置提供參照集。

步驟ST302、ST303和ST309，比較時間點t′與歷史數據中各次成交、訪問的時間，將t′時間之前產生的數據歸入訓練集，t′時間之后的數據歸入測試集。

步驟ST304，初始化參數a＝ε，τ＝0。預測所需參數a為大于0的數，本方法是根據參數迭代優化的方法找到最優參數。初始化時a越小，表示迭代范圍越大，結果精度也越高。但迭代范圍越大、精度越高，計算所需時間就越長。