[发明专利]一种电商价格趋势预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种电商价格趋势的预测方法及系统,所述的方法包括:收集商品的相关历史数据,对收集到的商品相关历史数据进行进一步的整理，将不同电商的同一商品建立起对应关系；构造包含有L棵决策树的随机森林；当商品价格出现变化时，针对该商品的最近n次历史价格变化情况，计算其每次价格变化时的价格特征、销量特征、历史价格特征；结合数据整理得到的该次价格变化的行为分类判断，对随机森林进行训练；最后根据训练好的随机森林对当前商品价格变化对应的行为分类判断，并根据判断结果，对相应商品的价格变化趋势进行预测。本发明提供了一种电商价格趋势预测方法及系统，能够电商商品价格发生变化时，对其接下来的价格变化趋势进行预测。

主权项

1.一种电商价格趋势的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.通过网络爬虫收集商品的相关历史数据；S2.对收集到的商品相关历史数据进行进一步的整理，将不同电商的同一商品建立起对应关系；S3.构造包含有L棵决策树的随机森林：森林中每棵树h(x,θi)是一棵用CART算法生成的没有剪枝的回归分类树，x为输入向量，θi是独立而且同分布的随机向量，决定每一棵树的生长过程；所有的树自由生长，最终的决策结果采用多数投票法产生；S4.当商品价格出现变化时，针对该商品的最近n次历史价格变化情况，计算其每次价格变化时的价格特征、销量特征、历史价格特征；S5.将该商品的价格特征、销量特征、历史价格特征数据作为输入参数，将之前整理的相关历史数据中该次价格变化的行为分类判断作为输出结果，训练步骤S3中构造得到的随机森林模型；S6.根据训练得到的随机森林，带入当前时刻的价格特征、销量特征、历史价格特征等信息，得到输出即为对当前商品价格变化对应的行为分类判断。