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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115935176A(43)申请公布日2023.04.07(21)申请号202210010351.5(22)申请日2022.01.06(71)申请人北京京东尚科信息技术有限公司地址100086北京市海淀区知春路76号8层(72)发明人高子文倪诗影吕昊王臣良付靖玲王答明(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002专利代理师王宇杨(51)Int.Cl.G06F18/214(2023.01)G06Q30/0202(2023.01)权利要求书2页说明书9页附图3页(54)发明名称销量预测数据处理方法、装置、设备和存储介质(57)摘要本公开提供一种销量预测数据处理方法、装置、设备和存储介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及机器学习技术领域,所述方法包括将商品信息输入到预置的销量预测模型,得到商品的销量预测数据;获取根据平均模型和移动块抽样技术构造得到的预测区间,其中,所述平均模型根据候选模型集和模型平均技术得到;根据所述销量预测数据和所述预测区间获得预测数据合理性结果。本公开的技术方案可以提高销量预测数据处理结果的可信度。CN115935176ACN115935176A权利要求书1/2页1.一种销量预测数据处理方法,其特征在于,所述方法包括:将商品信息输入到预置的销量预测模型,得到商品的销量预测数据;获取根据平均模型和移动块抽样技术构造得到的预测区间,其中,所述平均模型根据候选模型集和模型平均技术得到;根据所述销量预测数据和所述预测区间获得预测数据合理性结果。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括对所述预测区间的预先构造的过程:获取所述平均模型;在原始训练集中随机抽取第一数量的随机训练集,并在采用所述随机训练集训练所述平均模型的模型参数后,将第二样本数据输入所述平均模型,得到所述第二样本数据对应的第一销量数据;重复N次抽取随机训练集,得到N个所述第二样本数据对应的所述第一销量数据,其中,N为自然数;根据N个所述第一销量数据的排序结果选取上分位数和下分位数,构成所述预测区间。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括对所述平均模型的预先训练的过程:获取由所述候选模型集中的各个候选模型组成的初始平均模型;采用交叉验证方式对初始平均模型中的所述各个候选模型对应的权重进行训练,得到所述平均模型。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将商品信息输入到预置的销量预测模型之前,所述方法还包括:对所述商品信息进行预处理,所述预处理的过程包括:对获取的商品信息进行数据清洗;对数据清洗后的所述商品信息的缺失值进行数据补全;对补全后的所述商品信息进行数据特征变换。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括对所述销量预测模型的预先训练的过程:获取第一样本数据集,所述第一样本数据集包括商品信息样本及其对应的销量;基于回归损失函数采用所述第一样本数据集对初始销量预测模型进行训练,得到所述销量预测模型。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述销量预测数据和所述预测区间获得预测数据合理性结果,包括:若所述销量预测数据落入所述预测区间,则确定所述销量预测数据合理;若所述销量预测数据不落入所述预测区间,则确定所述销量预测数据不合理。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述销量预测数据和所述预测区间获得预测数据合理性结果之后,所述方法还包括:根据所述预测数据合理性结果对所述销量预测模型进行调整。8.一种销量预测数据处理装置,其特征在于,所述装置包括:预测单元,用于将商品信息输入到预置的销量预测模型,得到商品的销量预测数据;2CN115935176A权利要求书2/2页获取单元,用于获取根据平均模型和移动块抽样技术构造得到的预测区间,其中,所述平均模型根据候选模型集和模型平均技术得到;判断单元,用于根据所述销量预测数据和所述预测区间获得预测数据合理性结果。9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,还包括构造单元,用于预先构造所述预测区间,所述构造单元包括:第一获取子单元,用于获取所述平均模型;第一训练子单元,用于在原始训练集中随机抽取第一数量的随机训练集,并在采用所述随机训练集训练所述平均模型的模型参数后,将第二样本数据输入所述平均模型,得到所述第二样本数据对应的第一销量数据,重复N次抽取随机训练集,得到N个所述第二样本数据对应的所述第一销量数据,其中,N为自然数;构造子单元,用于根据N个所述第一销量数据的排序结果选取上分位数和下分位数,构成所述预测区间。10.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。11.一种非暂态计算