[发明专利]一种考虑品牌情感的汽车销量预测方法

摘要

本发明公开了一种考虑品牌情感的汽车销量预测方法，包括1采集消费者购买汽车的评论数据；2提出一种基于点互信息PMI的情感词典构造方法，得到评论数据中所有情感词的情感值；3基于所述情感词典，对评论文本数据的情感进行量化，从而进一步汇总得到汽车品牌的情感值；4构建品牌粒度的汽车月度销量预测模型；5定义汽车品牌销量预测模型的目标函数；6利用网格搜索方法对目标函数进行求解，得到最优参数值，从而利用所述预测模型预测下个月的销量。本发明能充分发掘销量时间序列季节性变化和网络大数据中消费者的口碑情感倾向因素的短期预测能力，从而将汽车销量预测细化到更加微观的品牌粒度，并提高预测精度。

主权项

一种考虑品牌情感的汽车销量预测方法，其特征是按照如下步骤进行：步骤一、采集第t个月消费者购买汽车品牌b旗下所有汽车的评论数据，记为表示第t个月的第k个评论数据，且所述第t个月的第k个评论数据包括：第t个月的第k个评分数据和第t个月的第k个评论文本数据且表示第t个月的第k个评分数据的第i个评分项；表示第t个月的第k个评论文本数据的第j个评论文本；t＝1,2,…,T；k＝1,2,…,K；i＝1,2,…,I，j＝1,2,…,J；步骤二、对所有品牌的T个月的评论数据Rev利用基于点互信息PMI的方法构造情感词典，得到所述评论数据Rev中所有情感词的情感值；步骤三、基于所述情感词典，对所述第t个月的第k个评论文本数据的情感进行量化，得到所述第t个月的第k个评论文本数据的情感值从而得到第t个月的汽车品牌b的情感值步骤四、利用式(1)构建第t月的汽车品牌b销量的预测模型y^bt=Σm=1Mλmybt-12×m+Σp=1Pφpybt-p+Σq=1Qρqωbt-q+τ---(1)]]>式(1)中，λm、φp和ρq表示用最小二乘回归得到的模型参数；τ表示预测模型常数项；表示汽车品牌b在第t月的前m年的同期销量；表示汽车品牌b在第t月的前p月的销量；汽车品牌b在第t个月的前q月的情感值；M、P和Q为所设定的参数，分别表示第t月之前M个年的历史同期销量对第t月的影响、第t月之前P个月的前期销量对第t月的影响、第t月之前Q个月的汽车品牌的情感值对第t月的影响；步骤五、利用式(2)获得汽车品牌b销量的预测模型的目标函数zb：zb=minM,P,Q1NΣn=1N|y^bn-ybn|ybn---(2)]]>式(2)中，表示第n月汽车品牌b销量的预测值；表示第n月汽车品牌b销量的真实值；N表示总的预测月数；步骤六、利用网格搜索方法对所述目标函数zb进行求解，得到M、P和Q的值，从而利用所述预测模型预测汽车品牌b下个月的销量。