大数据下基于数据挖掘的商品热门程度预测研究

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为了优化企业商品销售决策方案,提高商品热门程度预测的准确率,本文基于热度曲线进行分类建模,并且构建商品的关注聚焦程度及消费者购买程度指数,对数据的处理与预处理进行阐述,最后运用时间序列和回归分析进行实例仿真,分别得到关注聚焦程度和消费者购买程度指数,进而对这些指数进行排名。实验表明,预测结果与实际结果基本一致,预测效果良好,具有一定的研究价值。文章结合预测商品热门程度的实际应用背景,提出了能有效克服预测模型预测精度不高这一缺点的商品热门程度预测模型,并推导出组合预测模型权重确定公式。
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