【技术实现步骤摘要】
本申请涉及多元时序预测，特别涉及基于图结构学习的产品销量预测方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、在利用图神经网络进行产品销量预测时，需要首先通过图结构学习获得各产品的全局图结构。在基于相似性的图结构学习中，可以通过度量多个产品销量序列数据中变量之间的相似性，确定各产品在图结构中的关联关系。
2、目前常用的基于相似性的图结构学习方法中，均是基于时间序列数据中各个产品起始时间和结束时间一致的前提条件进行的，不适用于各个产品起始时间和结束时间不一致的情况。
3、目前对于各个产品起始时间和结束时间不一致的情况，还未有有效的技术方案。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提供基于图结构学习的产品销量预测方法、装置及电子设备，其技术方案如下：
2、一种基于图结构学习的产品销量预测方法，包括：
3、获取第一历史时段的目标产品的销量时间序列，所述目标产品为产品集中的一个或多个；
4、基于全局图结构和所述第一历史时段的目标产品的销量时间序列，确定所...
【技术保护点】
1.一种基于图结构学习的产品销量预测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图结构学习的产品销量预测方法，所述全局图结构是通过局部相似图结构对全局相似图结构进行更新得到的，具体过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于图结构学习的产品销量预测方法，所述全局相似图结构是基于各产品的属性信息确定的，具体过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于图结构学习的产品销量预测方法，所述局部相似图结构是基于第二历史时段指定产品的销量时间序列确定的，具体过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于图结构学习的产品销量预测方法，所述通过所述局部...
【技术特征摘要】
1.一种基于图结构学习的产品销量预测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图结构学习的产品销量预测方法，所述全局图结构是通过局部相似图结构对全局相似图结构进行更新得到的，具体过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于图结构学习的产品销量预测方法，所述全局相似图结构是基于各产品的属性信息确定的，具体过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于图结构学习的产品销量预测方法，所述局部相似图结构是基于第二历史时段指定产品的销量时间序列确定的，具体过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于图结构学习的产品销量预测方法，所述通过所述局部相似图结构中任意指定产品之间的相似性，对所述全局相似图结构中对应产品之间的相似性进行更新，包括：
6.根据权利要求5所述的基于图...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。