基于Xgboost的小样本电商销量预测：多维指标融合方法

"这篇论文研究了在小样本数据下如何通过多维指标融合来提高电商产品销量预测的准确性。研究人员采用集成学习方法Xgboost，结合Logistic函数和正则修正项，以及贪心算法来构建预测模型。该模型考虑了如在线搜索、在线评论、页面访问、库存与订购量、情绪指数等多元影响因素，并用熵值法对同类指标进行融合。通过对比分析，该模型在京东商城联想zuk z2手机产品的预测中，表现优于BP神经网络、SVM支持向量机和BP-SVM组合预测模型，显示了在小样本数据下的高预测精度。" 本文首先指出产品销量预测在电商环境中的重要性，特别是在快速变化的互联网经济背景下，消费者行为的影响使得电商产品销量预测比传统预测更为复杂和不确定。由于电商交易的高效性和周期短，导致可用的历史数据有限，形成了小样本数据的问题。 为了解决这个问题，研究者引入了集成学习框架下的Xgboost模型。Xgboost是一种梯度提升决策树算法，能够通过逐步优化和集成多个弱预测器来构建强预测模型。在该模型中，Logistic函数用于处理二元分类问题，如预测销量是否增加；正则修正项则有助于防止过拟合，保持模型的泛化能力。贪心算法被用来有效地划分子树，寻找最优特征分割点。 论文中提到的多维指标融合策略，是将各种影响销量的因素（如在线搜索频率、用户评论的情感分析结果、页面浏览次数、库存状态和订单量）整合在一起，通过熵值法来确定各指标的权重。这种方法可以更全面地捕捉到这些因素之间的相互作用，提高预测的精确度。 实验部分，研究者选择了京东商城的联想zuk z2手机作为案例，将提出的Xgboost模型与BP神经网络、SVM支持向量机以及它们的组合模型进行对比。结果显示，融合多维指标的Xgboost模型在预测准确率上具有显著优势，这表明了其在小样本数据环境下的优越性能。 总结来说，该论文提供了一种适用于小样本数据的电商产品销量预测方法，通过多维度指标的融合和Xgboost模型的运用，提升了预测精度，对于电商企业的决策制定和库存管理具有实际指导意义。同时，这一研究也为企业在面对小样本数据时提供了新的预测思路。