基于数据挖掘的医药电商平台的设计与实现

来源 :中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所 | 被引量 : 0次 | 上传用户:a313416961
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近年来,我国医药电商行业发展迅速,并且由于目前新冠疫情影响和政府利好政策的出台,促使医药电商的发展再次迈向新台阶。目前医药电商行业已进入发展的关键时期,但医药电商平台的开发者以及入驻医药平台的商家对于平台功能的认知以及商家销售目标的定位仍然存在很多问题。许多医药商家由于自身定位模糊、战略布局不清晰而在日益激烈的竞争中面临着持续亏损和破产的风险。对商家销售金额等情况进行预测,可以很好的帮助商家提前进行规划,避免此类问题的发生,但传统预测算法较为单一,泛化能力较弱,预测效果较差,无法对商家销售情况做出准确预测。因此,本文在完成医药电商平台开发的基础上,提出使用Stacking融合策略对商家销售情况进行预测。医药电商平台主要包含对用户端和商家端的建设。用户端主要有首页、购物车以及我的等模块;商家端主要有商家首页、商品管理、交易管理、收益中心、消息中心等模块。商家销售数据由某医药电商M公司提供,本文使用Stacking策略将时间序列模型ARIMA、LSTM、XGBoost作为初级学习器,LightGBM模型作为次级学习器对商家的新用户数量、销售金额以及订单数量进行预测。实验结果表明使用Stacking融合策略对新用户数量、销售金额、订单数量的预测比使用单一模型ARIMA、LSTM和XGBoost的平均绝对百分误差分别降低1.08%、0.74%、0.82%和0.81%、0.32%、0.55%以及1.05%、0.63%、0.81%。最终经过实验验证,本文提出的Stacking策略能集中各个算法模型优势,提升对商家销售预测的准确率,对商家决策具有重要意义。
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