[發明專利]商品銷量預測方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010526760.1
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111652657A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 周鵬程;楊路飛
• 申請（專利權）人: 創新奇智（南京）科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 唐正瑜

1.一種商品銷量預測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標商品的歷史銷量變化情況以及所述目標商品的其他相關信息，所述其他相關信息包括與所述目標商品相關的相關商品的特征信息；

基于所述歷史銷量變化情況以及所述其他相關信息，預測所述目標商品在預設時間段內的銷量情況。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標商品的其他相關信息還包括所述目標商品的特征信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，獲取目標商品的歷史銷量變化情況以及所述目標商品的其他相關信息之前，還包括：

獲取所述目標商品的多個初始特征信息；

確定每個初始特征信息對所述目標商品的銷量影響的特征貢獻值；

基于所述特征貢獻值從多個初始特征信息中篩選出所述目標商品的特征信息。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征貢獻值為SHAP值。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標商品的歷史銷量變化情況，包括：

獲取所述目標商品在第一歷史時間段內的第一銷量數據以及在第二歷史時間段內的第二銷量數據，所述預設時間段、所述第一歷史時間段與所述第二歷史時間段為同一時期內的時間段；

計算獲得所述第一銷量數據與所述第二銷量數據的同比，所述同比為所述目標商品的歷史銷量變化情況。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述歷史銷量變化情況以及所述其他相關信息，預測所述目標商品在預設時間段內的銷量情況，包括：

通過神經網絡模型基于所述歷史銷量變化情況以及所述其他相關信息，預測所述目標商品在預設時間段內的銷量情況。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述歷史銷量變化情況以及所述其他相關信息，預測所述目標商品在預設時間段內的銷量情況之后，還包括：

基于所述銷量情況規劃所述目標商品在所述預設時間段內的銷售策略。

8.一種商品銷量預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

信息獲取模塊，用于獲取目標商品的歷史銷量變化情況以及所述目標商品的其他相關信息，所述其他相關信息包括與所述目標商品相關的相關商品的特征信息；

銷量預測模塊，用于基于所述歷史銷量變化情況以及所述其他相關信息，預測所述目標商品在預設時間段內的銷量情況。

9.一種電子設備，其特征在于，包括處理器以及存儲器，所述存儲器存儲有計算機可讀取指令，當所述計算機可讀取指令由所述處理器執行時，運行如權利要求1-7任一所述的方法。

10.一種可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時運行如權利要求1-7任一所述的方法。