基于KNN的時(shí)序遷移學(xué)習(xí)在銷(xiāo)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202011010247.3 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN112150201A | 公開(kāi)（公告）日 | 2020-12-29 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN112150201A | 申請(qǐng)公布日 | 2020-12-29 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06Q30/02(2012.01)I | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 錢(qián)虹;翟君怡;江元元 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 創(chuàng)絡(luò)（上海）數(shù)據(jù)科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 上海精晟知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人 | 杜蔚瓊 |
| 地址 | 201100上海市閔行區(qū)光華路2118號(hào)第4幢A157室 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明提供了一種基于KNN的時(shí)序遷移學(xué)習(xí)的銷(xiāo)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于：以Lookalike作為KNN的輪廓范圍識(shí)別基準(zhǔn)，計(jì)算獲得具有相似時(shí)序特征指數(shù)的對(duì)象集作為可識(shí)別對(duì)象群，將包含可識(shí)別對(duì)象群的所有指標(biāo)集作為遷移樣本，通過(guò)使用隨機(jī)森林Random Forest Tree模型，進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)建模以獲得銷(xiāo)量預(yù)測(cè)模型。本發(fā)明采取基于KNN的時(shí)序切割思想，結(jié)合基于模型的遷移學(xué)習(xí)方法，達(dá)到了提升銷(xiāo)量預(yù)測(cè)模型的建模效果。?? |
