[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

本申請提供一種商品銷量預測方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，涉及電商技術領域。該方法包括：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。該方案中，在銷量預測過程中，不僅考慮商品的歷史銷量，還考慮了其相關商品的特征信息，豐富了銷量預測的數據，從而可有效提高銷量預測的準確性。

技術領域

本申請涉及電商技術領域，具體而言，涉及一種商品銷量預測方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。

背景技術

銷量預測作為電子商務零售企業營銷決策和庫存管理的重要環節，一直是人們關注的熱點問題。高質量、高精度的銷售預測，為企業的決策提供可靠的數據支撐，從而提高企業的經濟效益。

對單一商品的銷量預測，現有的技術方案通常利用商品的歷史銷量數據來進行預測，這種方法考慮因素較少，使得其銷量預測結果準確性較低。

發明內容

本申請實施例的目的在于提供一種商品銷量預測方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，用以改善現有技術中銷量預測準確性較低的問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種商品銷量預測方法，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。

在上述實現過程中，通過基于目標商品的歷史銷量變化情況以及與目標商品相關的相關商品的特征信息來預測目標商品在預設時間段內的銷量情況，在銷量預測過程中，不僅考慮商品的歷史銷量，還考慮了其相關商品的特征信息，豐富了銷量預測的數據，從而可有效提高銷量預測的準確性。

可選地，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，通過加入目標商品的特征信息，可進一步根據目標商品的自身特性對目標商品的銷量進行準確的預測。

可選地，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。

在上述實現過程中，通過基于初始特征信息對應的特征貢獻值，對多個初始特征信息進行篩選，從而可使得獲得的目標商品的特征信息是對目標商品的銷量有較大影響的信息，進而可以量化特征變量對預測結果的影響大小，并且獲得的各個特征信息對應的SHAP值可以用于業務人員進行決策使用。

可選地，所述特征貢獻值為SHAP值。

可選地，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。

在上述實現過程中，通過將同期時間段內的銷量數據進行比較，從而可以避免由于不同時間段對銷量的影響而造成銷量預測不準確的問題。

可選地，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。