【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机信息处理领域，具体涉及一种基于dbscan和用户群体特性分析的产品销量预测方法。
技术介绍
1、随着电子商务的蓬勃发展，各大电商平台上的商品数量激增，给产品销量预测带来了巨大挑战。精准预测产品销量，对电商运营具有重要意义，能指导电商平台及时备货，提高资源利用效率，避免库存积压或缺货。但是，现有的产品销量预测方法存在以下问题：
2、1)现有方法多依赖于产品本身的历史销量数据进行预测，未充分考虑用户行为的数据。不同用户及用户群体对产品的兴趣和购买力存在差异，这会直接影响产品的销量。现有方法缺乏对用户特性的挖掘与建模，导致预测结果偏差较大。
3、2)现有方法对产品销量进行整体预测，未区分不同用户群体。将所有用户混合在一起进行建模，无法反映不同用户群体的行为特征。这也降低了预测的针对性和准确率。
4、3)现有方法缺乏考虑用户之间的相互影响。具有相似兴趣或特征的用户群体之间会互相影响，从而影响产品的销量预测。现有的产品销量预测方法未能建模并应用这种用户群体之间的相互影响关系。
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【技术保护点】
1.基于DBSCAN和用户群体特性分析的产品销量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的产品销量预测方法，其特征在于，步骤2具体包括：
3.根据权利要求2所述的产品销量预测方法，其特征在于，步骤2还包括对以下异常情况的订单记录进行识别、判断和去除：
4.根据权利要求1或2或3所述的产品销量预测方法，其特征在于，步骤3中，所述基于密度的聚类算法，具体包括：
5.根据权利要求4所述的产品销量预测方法，其特征在于，步骤4中，所述用户群体特性分析，包括分析用户群体对产品的平均购买频率、购买的产品种类、对产品
【技术特征摘要】
1.基于dbscan和用户群体特性分析的产品销量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的产品销量预测方法，其特征在于，步骤2具体包括：
3.根据权利要求2所述的产品销量预测方法，其特征在于，步骤2还包括对以下异常情况的订单记录进行识别、判断和去除：
4.根据权利要求1或2或3所述的产品销量预测方法，其特征在于，步骤3中，所述基于密度的聚类算法，具体包括：
5.根据权利要求4...
【专利技术属性】
技术研发人员：何建吾，张撼难，朱少磊，刘宏杰，
申请(专利权)人：长江三峡成都电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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