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摘要
移动定位服务的发展使得互联网商家"线上线下"的交易数据急剧增长,如何挖掘出海量交易数据中隐藏的用户行为、实现智能化决策是互联网商家在运营过程中面临的一个重要问题。基于此,提出了一种融合历史均值与提升树的互联网商家客流量预测模型,其中提升树用于改进模型的预测精度,历史均值模型用于考虑客流量预测与时间的依赖关系。历史均值与提升树融合的核心思想是先通过提升树XGBoost、GBDT和历史均值模型预测商家过去三周的平均销量和总销量,然后,构建提升树模型与历史均值模型的融合权重系数公式。在包含2 000个互联网商家销售数据集上实现了该方法,并将其与时间序列加权回归模型进行了对比,发现两种方法的预测结果相似,这表明该方法考虑时间因素是正确合理的;并且在训练集增大的情况下,模型的预测精度能得到显著改善。
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