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用于销量数据预测的方法、装置、设备及存储介质 

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申请/专利权人:北京京东智能城市大数据研究院

摘要:本公开提供了一种用于销量数据预测的方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域。该方法包括:获取不同区域的区域信息数据及各区域的不同时间段的销售数据及意向销售数据;基于预配置的目标销量,分别对各区域的各时间段的销售数据及意向销售数据进行处理,获得各区域的各时间段的时间特征值数据集;分别对各区域的区域信息数据进行特征值聚合,获得各区域的空间特征值数据集;基于各区域的各时间段的时间特征值数据集及各区域的空间特征值数据集对第一模型进行训练,以获得时空表示数据集;其中,时空表示数据集用于训练销量数据预测模型。该方法可以结合时间特征和空间特征,可以提高销量数据预测模型的准确性。

主权项:1.一种用于销量数据预测的方法,其特征在于,包括:获取不同区域的区域信息数据及各区域的不同时间段的销售数据及意向销售数据,所述区域信息数据包括地理空间信息数据及人群分布信息数据,所述意向销售数据为用户的购物车的数据;基于预配置的目标销量,分别对各区域的各时间段的所述销售数据及所述意向销售数据进行处理,获得各区域的各时间段的时间特征值数据集;分别对各区域的所述区域信息数据进行特征值聚合,获得各区域的空间特征值数据集;基于各区域的各时间段的所述时间特征值数据集及各区域的所述空间特征值数据集对第一模型进行训练,以获得时空表示数据集;其中,所述时空表示数据集用于训练销量数据预测模型;其中,分别对各区域的所述区域信息数据进行特征值聚合,获得各区域的空间特征值数据集,包括:基于三个两层全连接网络,分别学习各区域的所述地理空间信息数据、所述人群分布信息数据及预配置的间隔时间在各自的所述两层全连接网络中的嵌入;通过所述地理空间信息数据、所述人群分布信息数据及预配置的间隔时间在各自的所述两层全连接网络中的嵌入,分别获得各区域的所述空间特征值数据集。

全文数据:

权利要求:

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