[發(fā)明專利]產(chǎn)品成交總額的預測方法、系統(tǒng)、電子設備和存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911053194.0
• 申請日: 2019-10-31
• 公開（公告）號: CN112749720A
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發(fā)明（設計）人: 張維哲;吳亞熙;高云;肖寧;戚學鋆
• 申請（專利權(quán)）人: 北京京東尚科信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀貿(mào)易有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q30/02
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 薛琦;林嵩

本發(fā)明公開了一種產(chǎn)品成交總額的預測方法、系統(tǒng)、電子設備和存儲介質(zhì)，所述預測方法包括：獲取每個品類的產(chǎn)品在歷史設定時間段內(nèi)的歷史成交總額；獲取任意兩個品類的產(chǎn)品的歷史成交總額的相似度；根據(jù)相似度對不同品類的產(chǎn)品進行聚類處理，獲取聚類類型；對于同一聚類類型的產(chǎn)品，將聚類類型作為輸入，將屬于聚類類型的產(chǎn)品的歷史成交總額作為輸出，建立預測模型；獲取目標品類的產(chǎn)品對應的目標聚類類型；將目標聚類類型輸入至預測模型，獲取目標品類的產(chǎn)品在目標設定時間段內(nèi)的目標成交總額。本發(fā)明實現(xiàn)了在減少訓練模型次數(shù)的同時，有效地提高了產(chǎn)品的成交總額的預測精度；另外，通過對數(shù)損失函數(shù)對預測模型進行優(yōu)化，進一步提高了預測精度。

技術(shù)領域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，特別涉及一種產(chǎn)品成交總額的預測方法、系統(tǒng)、電子設備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

在互聯(lián)網(wǎng)平臺中，一般通過產(chǎn)品在未來一段時間的GMV(Gross MerchandiseVolume，一定時間段內(nèi)成交總額)來衡量產(chǎn)品所能帶來的價值，進而在推薦產(chǎn)品和產(chǎn)品進貨等方面發(fā)揮重要作用。

但是，由于產(chǎn)品類別的不同，其對應的GMV存在巨大差異，現(xiàn)有的預測GMV的方式中為了降低模型數(shù)量往往不區(qū)分產(chǎn)品的類別，將所有產(chǎn)品類別作為同一訓練集來建立預測模型，這樣無疑會導致模型預測精度很低；或通過交叉特征來防止多類別的產(chǎn)品成交總額預測精度下降，然而該方法效果依然不夠理想，并且交叉特征導致特征維度大大增加；或?qū)⒚總€產(chǎn)品類別作為一個訓練集，這樣會導致訓練模型的數(shù)量大大增加，存在預測效率較低的缺陷。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是現(xiàn)有技術(shù)中預測GMV的方式存在預測精度很低、預測效率較低等缺陷，目的在于提供一種產(chǎn)品成交總額的預測方法、系統(tǒng)、電子設備和存儲介質(zhì)。

本發(fā)明是通過下述技術(shù)方案來解決上述技術(shù)問題：

本發(fā)明提供一種產(chǎn)品成交總額的預測方法，所述預測方法包括：

獲取每個品類的產(chǎn)品在歷史設定時間段內(nèi)的歷史成交總額；

獲取任意兩個品類的產(chǎn)品的所述歷史成交總額的相似度；

根據(jù)所述相似度對不同品類的產(chǎn)品進行聚類處理，獲取聚類類型；

對于同一所述聚類類型的產(chǎn)品，將所述聚類類型作為輸入，將屬于所述聚類類型的產(chǎn)品的所述歷史成交總額作為輸出，建立預測模型；

其中，所述預測模型用于預測屬于所述聚類類型的任意一個品類的產(chǎn)品在未來設定時間段內(nèi)的成交總額；

獲取目標品類的產(chǎn)品對應的目標聚類類型；

將所述目標聚類類型輸入至所述預測模型，獲取所述目標品類的產(chǎn)品在目標設定時間段內(nèi)的目標成交總額。

較佳地，所述獲取每個品類的產(chǎn)品在歷史設定時間段內(nèi)的歷史成交總額的步驟包括：

獲取每個品類的產(chǎn)品在所述歷史設定時間段中每個設定時間的所述歷史成交總額；

其中，所述每個設定時間包括每天、每周或每月；

所述獲取任意兩個品類的產(chǎn)品的所述歷史成交總額的相似度的步驟包括：

根據(jù)所述歷史設定時間段中每個設定時間的所述歷史成交總額，獲取同一品類的產(chǎn)品對應的第一特征向量；

根據(jù)所述第一特征向量獲取任意兩個品類的產(chǎn)品的所述歷史成交總額的相似度。

較佳地，所述根據(jù)所述第一特征向量獲取任意兩個品類的產(chǎn)品的所述歷史成交總額的相似度的步驟包括：

根據(jù)所述第一特征向量計算每個品類的產(chǎn)品的所述歷史成交總額分別與所有品類的產(chǎn)品的所述歷史成交總額之間的余弦相似度；