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申请/专利权人：山西大学
申请日：2024-05-17
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297637A
主分类号：G06Q30/0202
分类号：G06Q30/0202
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种商品动态销售数据特征预测方法及系统，所述预测方法包括：获取原始数据集、新增数据集和整体动态数据集，将原始数据集分解为多个数据颗粒，获取整体动态数据集上所有类的类别比例，对原始数据集与整体数据集求解得到不确定性值差异值以及类中心变化值，融合特征选择结果，得到最终特征选择结果。针对数据分布会随着各种因素不断变化，通过多粒度的处理机制，构建面向商品销售动态数据的动态粒化、数据粒更新、面向数据粒的特征权重求解以及多结果融合机制，实现了基于信息融合的动态增量特征选择，有效地获取影响商品销量的主要特征和重要因素，有利于指导下一步销售计划。
主权项：1.一种商品动态销售数据特征预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：获取原始数据集、新增数据集和整体动态数据集；将所述原始数据集分解为多个数据颗粒，所述新增数据集用于更新所述数据颗粒，每个所述数据颗粒对应部分类商品不同时间的销售数据；获取整体动态数据集上所有类的类别比例，根据类别比例使所述原始数据集中的类别比例与所述整体动态数据集的类别比例近似相等；根据所述新增数据集上的类信息更新类别信息以及类别比例，根据更新后类别比例调整每个所述数据颗粒中的数据样本；对原始数据集与整体数据集求解得到不确定性值差异值以及类中心变化值，根据不确定性值差异值以及类中心变化值对数据颗粒特征更新，对特征更新后的所述数据颗粒求解得到特征选择结果；融合所述特征选择结果，得到最终特征选择结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西大学 一种商品动态销售数据特征预测方法及系统
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