[发明专利]一种面向电商排名销量映射关系的曲线拟合估计方法

权利要求书

1.一种面向电商排名销量映射关系的曲线拟合估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：过滤掉y为0的样本；

S2：对原始数据进行分箱处理，生成新的更为稀疏的样本点，即新样本点；

S3：对于新样本点中出现的非单调性情况，基于曲线的非线性、单调递减的特点，得到最终的单调递减新样本点；

S4：基于单调三次样条插值方法，得到相邻两个新样本点之间的插值计算公式，对样本点内的映射关系进行插值计算，最终得到了目标曲线。

2.根据权利要求1所述的一种面向电商排名销量映射关系的曲线拟合估计方法，其特征在于：所述分箱方法具体为：

Y：2ⁿ，n∈[0,1,2,3,4,5……100]；

X:[X1,X2,X3……]，Xi是基于Y分类数据组的中间值，如果数据个数为偶数,则是两个中间数值和的一半。

3.根据权利要求1所述的一种面向电商排名销量映射关系的曲线拟合估计方法，其特征在于：所述最终的单调递减新样本点的获取方法具体为：

对X、Y排序，得到新变量x-rank、y-rank；

x-rank是基于X升序得到的顺序序号，y-rank是基于Y降序得到的顺序序号；

估计x-rank、y-rank的一元线性方程，在不存在噪音、异常值的情况下，X、Y存在严格单调递减的关系，该方程为y-rank＝x-rank；

计算离群点因子阈值，移除大于离群点因子阈值的点，如果新的样本点不符合单调递减原则，则不断缩小离群点因子阈值，直到新的样本符合单调性。

4.根据权利要求1所述的一种面向电商排名销量映射关系的曲线拟合估计方法，其特征在于：所述目标曲线具有x是连续整数、单调递减、对全局一阶导数无连续性或一致性要求的特征。