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一种基于数据挖掘的商场商品销量预测方法、装置及设备

摘要

本发明公开了一种基于数据挖掘的商场商品销量预测方法,通过获取待预测销售相关数据;将所述待预测销售相关数据作为输入量通过随机森林算法得到第一预测结果;将所述待预测销售相关数据作为输入量通过k近邻算法得到第二预测结果;根据随机森林算法得分权重与k近邻算法得分权重,对所述第一预测结果与所述第二预测结果进行加权平均,得到商品销量预测数据;其中,所述随机森林算法得分权重与所述k近邻算法得分权重为通过对训练数据集训练学习得到的得分权重。本发明能高效地得出高准确度的预测结果,同时,本发明将现有两种算法的预测结果通过加权平均结合,进一步提升了预测的准确度。本发明还提供了一种具有上述优点的装置、设备及存储介质。

著录项

  • 公开/公告号CN109360022A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-02-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广东工业大学;

    申请/专利号CN201811197475.9

  • 发明设计人 杨森彬;张小波;

    申请日2018-10-15

  • 分类号G06Q30/02(20120101);

  • 代理机构11227 北京集佳知识产权代理有限公司;

  • 代理人罗满

  • 地址 510060 广东省广州市越秀区东风东路729号大院

  • 入库时间 2024-02-19 06:55:08

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q30/02 申请日:20181015

    实质审查的生效

  • 2019-02-19

    公开

    公开

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