基于机器学习算法的促销销量预测研究
Journal: Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research DOI: 10.12238/acair.v3i1.11920
Abstract
本文研究了基于机器学习算法的促销销量预测方法,针对电商企业面临的促销销量不稳定问题,提出了一种融合促销敏感度分类与机器学习模型的综合预测方法。首先,根据历史数据计算各商品的促销敏感度,并据此将商品划分为不同的类别。然后,针对每一类别,利用该类别的促销数据样本对机器学习模型进行训练。在进行销量预测时,先预测商品的促销敏感度,确定其所属类别,再选择对应的机器学习模型进行预测。实验结果表明,该方法能够有效提升促销销量的预测精度,为电商企业的运营决策提供了有力支持。
Keywords
销量预测；随机森林；LightGBM；梯度提升树
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[1] 王新锋.基于深度学习的电商销量预测方法研究[D].南京大学,2019.
[2] 白云.面向商品销量预测模型的研究与实现[D].西安电子科技大学,2020.
[3] 邢添威.零售药房的总销量预测与流动客户数量影响因素分析[D].吉林财经大学,2020.
[4] Trapero J R,Kourentzes N,Fildes R.On the identificati on of sales forecasting models in the presence of promotions [J].Journal of the operational Research Society, 2015, 66(2): 299-307.
[5] 应舟丹.营促销场景下电商平台销量预测研究[D].南京大学,2021.
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