申请/专利权人：长江三峡(成都)电子商务有限公司;三峡物资招标管理有限公司

申请日：2023-11-03

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117932372A

主分类号：G06F18/2321

分类号：G06F18/2321;G06F18/27;G06Q30/0601;G06Q10/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明涉及基于DBSCAN和用户群体特性分析的产品销量预测方法，包括：采集订单样本数据；对订单样本数据进行预处理；采用基于密度的聚类算法对订单样本数据进行聚类分析；划分用户群体，并进行用户群体特性分析；采用差分自回归移动平均模型ARIMA预测用户群体在未来时间段的采购可能性；根据用户群体特性分析结果，计算用户群体的相似度，对具有相似度的用户群体进行产品推荐；对未来时间段的产品销量进行预测。本发明通过ARIMA模型预测用户群体在未来时间段的采购可能性，并计算用户群体的相似度，根据ARIMA模型的计算结果和用户群体相似度，计算得到未来时间段的产品销量的预测值，提高了产品销量预测的科学性和准确性，便于电商平台和产品生产方提前备货。

主权项：1.基于DBSCAN和用户群体特性分析的产品销量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集电子商城的用户历史订单数据信息，形成订单样本数据；步骤2：对订单样本数据进行预处理，所述预处理包括数据清洗和格式化；步骤3：采用基于密度的聚类算法对订单样本数据进行聚类分析；步骤4：根据步骤3的聚类分析结果，划分用户群体，并进行用户群体特性分析；步骤5：采用差分自回归移动平均模型ARIMA预测用户群体在未来时间段的采购可能性；步骤6：根据步骤4的用户群体特性分析结果，计算用户群体的相似度，并结合步骤5的结果，对具有相似度的用户群体进行产品推荐；步骤7：根据步骤5、6的计算结果，对未来时间段的产品销量进行预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长江三峡(成都)电子商务有限公司;三峡物资招标管理有限公司 基于DBSCAN和用户群体特性分析的产品销量预测方法

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