计算机工程与应用 ›› 2018, Vol. 54 ›› Issue (12): 219-225.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1712-0369
王长琼,曹乜蜻,王艳丽,邱 杰,刘晓宇
WANG Zhangqiong, CAO Nieqing, WANG Yanli, QIU Jie, LIU Xiaoyu
摘要: 当前电商用户订单日志不断爆发式增加,日志行为数据亟需应用,在线用户订单量的快速动态预测成为研究的关键方向。为了提高订单量的预测精度,结合BP神经网络、基于Adaboost的BP神经网络和支持向量机的预测优点,提出一种基于融合网络搜索指数的组合预测模型,构建融合百度指数和电商用户订单信息的指标体系,并通过对比实验证明了网络搜索指数作为电商订单量组合预测模型影响因素的有效性。