【摘 要】
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为了通过预测分析检索量数据来指导商家调整产品开发及经营策略,将检索量数据组织为时间序列,对其用自回归滑动平均（ARMA）模型进行建模预测.先将时间序列进行聚类,仅对聚类中心
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60973076,61073127);哈尔滨工业大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(HIT.NSRIF.2010045)
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为了通过预测分析检索量数据来指导商家调整产品开发及经营策略,将检索量数据组织为时间序列,对其用自回归滑动平均（ARMA）模型进行建模预测.先将时间序列进行聚类,仅对聚类中心序列进行ARMA模型识别,同类序列用该模型进行近似建模预测;经过数据预处理、相似性分析、基于相似度的聚类、时间序列预测等过程,得到检索量数据的预测值,并将其与检索量的实际值做比较.结果表明,用同一个ARMA模型拟合相似时间序列的方法具有可行性,且有较高的预测准确率.从聚类结果还可看出,同品牌产品的检索量数据趋于聚成一类,这为检索词关系的
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