商品首次需求預(yù)測方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種商品首次需求預(yù)測方法和裝置，有助于提高商品首次需求預(yù)測的準確性。該方法包括：對于指定品類的商品的擴展屬性，根據(jù)歷史商品銷量數(shù)據(jù)分別確定各個擴展屬性值的銷量指數(shù)；確定所述指定品類的各種商品的首次實際銷量指數(shù)；以各種商品各自的擴展屬性值的銷量指數(shù)分別組成的向量作為輸入，以所述各種商品的首次實際銷量指數(shù)作為目標值，使用機器學(xué)習(xí)算法得出所述指定品類的各種商品的首次實際銷量與該商品具有的擴展屬性值之間的關(guān)系模型；根據(jù)待預(yù)測首次需求的商品具有的擴展屬性值和所述關(guān)系模型，計算該商品的首次需求量指數(shù)，再按該指數(shù)確定該商品的首次需求量。
【專利說明】商品首次需求預(yù)測方法和裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種商品首次需求預(yù)測方法和裝置。

【背景技術(shù)】
[0002]在零售領(lǐng)域，庫存控制是供應(yīng)鏈的核心競爭力之一，數(shù)據(jù)的預(yù)測是庫存控制的關(guān)鍵因素。商品種類繁多，新產(chǎn)品也會不斷地引入，而在引入新品時需要進行首次需求預(yù)測。首次需求通常是新品開始銷售的一個預(yù)定的時間范圍內(nèi)的需求量，可以是一個月，或者其他時長，一般根據(jù)商品的性質(zhì)和物流條件來確定。首次需求的預(yù)測面臨著無歷史銷售數(shù)據(jù)支持的難題。
[0003]目前對于首次需求的預(yù)測方案通常是根據(jù)商品的歷史銷售記錄并結(jié)合人工經(jīng)驗來對商品的銷售數(shù)據(jù)進行預(yù)測。在計算時，確定新品所屬的品類，根據(jù)該品類商品銷量的歷史數(shù)據(jù)，計算該品類的商品的首次需求量平均值，將該平均值根據(jù)人工經(jīng)驗作適當修正后作為該新品的首次需求預(yù)測值。
[0004]對于新品來說，其銷量具有一定的特殊性，與上市一段時間之后的銷量通常有所差異，再加上人工方式具有相當?shù)闹饔^性，使目前的首次需求預(yù)測不夠準確，這樣容易造成采購貨物過多過少的情況，從而導(dǎo)致資金周轉(zhuǎn)速度降低或商品現(xiàn)貨率下降而影響客戶體驗等問題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]有鑒于此，本發(fā)明提供一種商品首次需求預(yù)測方法和裝置，有助于提高商品首次需求預(yù)測的準確性。
[0006]為實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種商品首次需求預(yù)測方法。
[0007]本發(fā)明的商品首次需求預(yù)測方法包括:對于指定品類的商品的擴展屬性，根據(jù)歷史商品銷量數(shù)據(jù)分別確定各個擴展屬性值的銷量指數(shù)，其中擴展屬性值的銷量指數(shù)與具有該擴展屬性值的商品的銷量正相關(guān)；確定所述指定品類的各種商品的首次實際銷量指數(shù)，其中商品的首次實際銷量指數(shù)與該商品的首次實際銷量正相關(guān)；以各種商品各自的擴展屬性值的銷量指數(shù)分別組成的向量作為輸入，以所述各種商品的首次實際銷量指數(shù)作為目標值，使用機器學(xué)習(xí)算法得出所述指定品類的各種商品的首次實際銷量與該商品具有的擴展屬性值之間的關(guān)系模型；根據(jù)待預(yù)測首次需求的商品具有的擴展屬性值和所述關(guān)系模型，計算該商品的首次需求量指數(shù)，再按該指數(shù)確定該商品的首次需求量。
[0008]可選地，所述根據(jù)歷史商品銷量數(shù)據(jù)分別確定各個擴展屬性值的銷量指數(shù)的步驟包括:對于具有當前擴展屬性值的所有商品，根據(jù)所述歷史商品銷量數(shù)據(jù)，將該所有商品的總銷量除以該所有商品中商品的品種數(shù)得到該當前擴展屬性值對應(yīng)的平均銷量；對于指定擴展屬性的所有擴展屬性值對應(yīng)的平均銷量中的最大值和最小值；按以下公式得到所述當前擴展屬性值的銷量指數(shù):(meana-mina) / (maxa-mina),其中meana表示所述平均銷量，maxa和mina分別表示所述最大值和最小值。
[0009]可選地，所述確定所述指定品類的各種商品的首次實際銷量指數(shù)的步驟包括:根據(jù)以下公式計算所述指定品類的當前商品的首次實際銷量指數(shù):(Y1-Hiiny)/(maxy-miny),其中71表示所述當前商品的首次實際銷量，分別表示所述指定品類的商品中的單種商品的首次實際銷量的最大值和首次實際銷量的最小值。
[0010]可選地，所述按該指數(shù)確定該商品的首次需求量的步驟包括:根據(jù)以下公式計算該商品的首次需求量:YX (maxy-miny)+miny,其中Y表示該商品的首次需求量指數(shù)。
[0011]根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種商品首次需求預(yù)測裝置。
[0012]本發(fā)明的商品首次需求預(yù)測裝置包括:第一統(tǒng)計模塊，用于對于指定品類的商品的擴展屬性，根據(jù)歷史商品銷量數(shù)據(jù)分別確定各個擴展屬性值的銷量指數(shù)，其中擴展屬性值的銷量指數(shù)與具有該擴展屬性值的商品的銷量正相關(guān)；第二統(tǒng)計模塊，用于確定所述指定品類的各種商品的首次實際銷量指數(shù)，其中商品的首次實際銷量指數(shù)與該商品的首次實際銷量正相關(guān)；建模模塊，用于以各種商品各自的擴展屬性值的銷量指數(shù)分別組成的向量作為輸入，以所述各種商品的首次實際銷量指數(shù)作為目標值，使用機器學(xué)習(xí)算法得出所述指定品類的各種商品的首次實際銷量與該商品具有的擴展屬性值之間的關(guān)系模型；預(yù)測模塊，用于根據(jù)待預(yù)測首次需求的商品具有的擴展屬性值和所述關(guān)系模型，計算該商品的首次需求量指數(shù)，再按該指數(shù)確定該商品的首次需求量。
[0013]可選地，所述第一統(tǒng)計模塊還用于:對于具有當前擴展屬性值的所有商品，根據(jù)所述歷史商品銷量數(shù)據(jù)，將該所有商品的總銷量除以該所有商品中商品的品種數(shù)得到該當前擴展屬性值對應(yīng)的平均銷量；對于指定擴展屬性的所有擴展屬性值對應(yīng)的平均銷量中的最大值和最小值；按以下公式得到所述當前擴展屬性值的銷量指數(shù):(meana-mina)/(maxa-mina),其中meana表示所述平均銷量,maxa和mina分別表示所述最大值和最小值。
[0014]可選地，所述第二統(tǒng)計模塊還用于:根據(jù)以下公式計算所述指定品類的當前商品的首次實際銷量指數(shù):(y1-mirg/OnaXy-mirg，其中Ji表示所述當前商品的首次實際銷量，maxy和miny分別表示所述指定品類的商品中的單種商品的首次實際銷量的最大值和首次實際銷量的最小值。
[0015]可選地，所述預(yù)測模塊還用于:根據(jù)以下公式計算該商品的首次需求量:YX (maxy-miny)+miny,其中Y表示該商品的首次需求量指數(shù)。
[0016]根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，根據(jù)歷史銷量數(shù)據(jù)，采用機器學(xué)習(xí)算法確定商品的首次實際銷量與商品的擴展屬性值之間的關(guān)系，再根據(jù)待售商品的擴展屬性值和該關(guān)系預(yù)測該待售商品的首次銷量。因為擴展屬性值在很大程度上決定了商品的銷售前景，在通過大量樣本數(shù)據(jù)確定了擴展屬性值與商品首次實際銷量之間的關(guān)系之后，就可以根據(jù)該關(guān)系來較為準確地預(yù)測商品的首次實際銷量，有助于提高商品首次需求預(yù)測的準確性。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]附圖用于更好地理解本發(fā)明，不構(gòu)成對本發(fā)明的不當限定。其中:
[0018]圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例的商品的首次需求預(yù)測方法的主要步驟的示意圖；
[0019]圖2是根據(jù)本發(fā)明實施例的商品首次需求預(yù)測裝置的基本模塊的示意圖。

【具體實施方式】
[0020]以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的示范性實施例做出說明，其中包括本發(fā)明實施例的各種細節(jié)以助于理解，應(yīng)當將它們認為僅僅是示范性的。因此，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員應(yīng)當認識至IJ，可以對這里描述的實施例做出各種改變和修改，而不會背離本發(fā)明的范圍和精神。同樣，為了清楚和簡明，以下的描述中省略了對公知功能和結(jié)構(gòu)的描述。
[0021]在本發(fā)明實施例中，主要基于商品具有的擴展屬性值來預(yù)測商品首次需求量。對于給定品種的商品來說，通常具有多個擴展屬性及具體的擴展屬性值。例如對于出版的書籍，其擴展屬性有出版社、作者、定價、包裝方式、語種等，擴展屬性值是各個擴展屬性的實際狀態(tài)，例如擴展屬性“出版社”的值是各個出版社的名稱，例如“知識產(chǎn)權(quán)出版社”、“人民教育出版社”等；又如擴展屬性“作者”的值是各個作家的姓名或筆名，例如“賈平凹”、“韓寒”等。擴展屬性值對于商品的銷量特別是首次需求量往往有比較明顯的影響。例如一個著名作家出了新書，則該書一上市就很有可能受到熱捧，從而有比較好的銷量；如果該書實際上為代筆，則銷量在上市一段時間后往往會下降。又如比較優(yōu)秀的出版社，一般也會積累很多忠實的讀者，其出版的書籍一般在上市之初就會受到歡迎。一本書籍具有多個擴展屬性值，各個擴展屬性值對于其首次需求就會產(chǎn)生綜合而復(fù)雜的影響，例如優(yōu)秀出版社出版的著名作家的新書，那么該新書的首次需求量很可能相當大。但如果是優(yōu)秀出版社出版的普通作家的新書，則難以簡單預(yù)測其首次需求量。因此在本實施例中，根據(jù)商品的歷史銷量，采用機器學(xué)習(xí)算法找出商品的各個擴展屬性值對于其首次需求之間的關(guān)系，這樣對于具體給定的商品，就可以根據(jù)其各個擴展屬性值和上述關(guān)系來預(yù)測其首次需求量。因為對于不同的品類的商品來說，其擴展屬性值對其銷量的影響一般不相同，所以本實施例中，是針對指定品類的商品來確定商品的各個擴展屬性值對于其首次需求之間的關(guān)系。
[0022]本實施例中，采用如圖1所示的流程來進行商品的首次需求預(yù)測。圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例的商品的首次需求預(yù)測方法的主要步驟的示意圖。如圖1所示，該方法主要包括如下的步驟Sll至步驟S15。
[0023]步驟Sll:確定指定品類的商品的各個擴展屬性值的銷量指數(shù)。銷量指數(shù)是與商品的銷量正相關(guān)的一個值，也就是說反映了該擴展屬性值在市場上表現(xiàn)出來的“熱度”。本實施例中對于銷量指數(shù)作歸一化處理，使不同擴展屬性間的值具有可比較性。在本步驟和步驟S12中，是基于數(shù)據(jù)庫中的歷史商品銷量數(shù)據(jù)進行計算。
[0024]每種商品有多個擴展屬性，每個擴展屬性又有多個擴展屬性值。在本步驟中，對于各個擴展屬性，計算其每個擴展屬性值對應(yīng)的平均銷量，再結(jié)合該擴展屬性的所有擴展屬性值對應(yīng)的平均銷量中的最大和最小值進行歸一化。
[0025]具體可對各個擴展屬性分別計算，在對一個擴展屬性進行計算時，取其每個擴展屬性值計算該擴展屬性值對應(yīng)的平均銷量，具體是根據(jù)歷史商品銷量數(shù)據(jù)，對于具有所取的當前擴展屬性值的所有商品，將該所有商品的總銷量除以該所有商品中商品的品種數(shù)得到該當前擴展屬性值對應(yīng)的平均銷量。例如，當前對書籍的擴展屬性“作者”進行計算，在歷史商品銷量數(shù)據(jù)庫中各書籍的作者有作家A、B、C……等，取作家A進行計算，作家A寫了一本以上的書，相同或不同的書稿分別被多家出版社出版，在本實施例中，所有擴展屬性值都相同的商品才算是同一品種的商品，這樣對應(yīng)于作家A就有多個品種的商品，用這些商品的總銷量除以商品的品種數(shù)得到各品種商品的平均銷量，即為擴展屬性值“作家A”對應(yīng)的平均銷量。可以看出該平均銷量反映了這個作家寫出來的書是否暢銷。按同樣的方法計算所有作家對應(yīng)的平均銷量，如用maxa和mina分別表示所有作家對應(yīng)的平均銷量中的最大值和最小值，當前作家對應(yīng)的平均銷量為meana，則當前作家的歸一化的銷量指數(shù)為(meana-mina) / (maxa-mina)?？梢钥闯鲈摎w一化的銷量指數(shù)介于O到I之間，與該作家的書的銷量正相關(guān)。
[0026]步驟S12:確定步驟Sll中的指定品類的各種商品的首次實際銷量指數(shù)。本步驟中同樣進行歸一化處理，根據(jù)歷史銷量數(shù)據(jù)，對于每種商品，確定其首次實際銷量71 ;另外確定指定品類中的單種商品的最大和最小首次實際銷量maxy和miny,再用公式(Y1-1iiiny)/(maxy-miny)進行計算得到每種商品的首次實際銷量指數(shù)。可以看出該首次實際銷量指數(shù)介于O到I之間，與該商品的首次實際銷量正相關(guān)。
[0027]步驟S13:使用機器學(xué)習(xí)算法得出上述指定品類的各種商品的首次需求數(shù)量與該商品具有的擴展屬性值之間的關(guān)系模型。因為商品有多個擴展屬性值，按上面的方式得到每個擴展屬性值的銷量指數(shù)，這樣每個商品就對應(yīng)一個矢量化的擴展屬性值。用多種商品對應(yīng)的矢量化的擴展屬性值作為輸入，這些商品在步驟S12中得到的首次實際銷量指數(shù)作為機器學(xué)習(xí)算法的目標值，運行機器學(xué)習(xí)算法直至收斂，即得到上述關(guān)系模型。本步驟中可以采用現(xiàn)有的各種機器學(xué)習(xí)算法，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、支持向量機等。
[0028]步驟S14:確定待銷售商品的首次需求量指數(shù)。至本步驟，就可以對于待銷售商品進行首次需求量預(yù)測，因為商品已經(jīng)確定，所以其各個擴展屬性值也確定，將這些擴展屬性值組成的向量輸入到步驟S13中得到的關(guān)系模型中，就可以得到一個值，因為該商品尚未銷售，所以該值稱作首次需求量指數(shù)。
[0029]步驟S15:根據(jù)步驟S14中確定的首次需求量指數(shù)得出待銷售商品的首次需求量。在本步驟中，根據(jù)上面第二個公式解出Yi即可，也就是根據(jù)公式Y(jié)X (maxy-miny)+miny得到待銷售商品的首次需求量，該首次需求量就是對該待銷售商品的首次需求的一個預(yù)測。
[0030]圖2是根據(jù)本發(fā)明實施例的商品首次需求預(yù)測裝置的基本模塊的示意圖。如圖2所示，商品首次需求預(yù)測裝置20主要包括第一統(tǒng)計模塊21、第二統(tǒng)計模塊22、建模模塊23、以及預(yù)測模塊24。
[0031]第一統(tǒng)計模塊21用于對于指定品類的商品的擴展屬性，根據(jù)歷史商品銷量數(shù)據(jù)分別確定各個擴展屬性值的銷量指數(shù)，其中擴展屬性值的銷量指數(shù)與具有該擴展屬性值的商品的銷量正相關(guān)。第二統(tǒng)計模塊22用于確定上述指定品類的各種商品的首次實際銷量指數(shù)，其中商品的首次實際銷量指數(shù)與該商品的首次實際銷量正相關(guān)。建模模塊23用于以各種商品各自的擴展屬性值的銷量指數(shù)分別組成的向量作為輸入，以上述各種商品的首次實際銷量指數(shù)作為目標值，使用機器學(xué)習(xí)算法得出上述指定品類的各種商品的首次實際銷量與該商品具有的擴展屬性值之間的關(guān)系模型。預(yù)測模塊24用于根據(jù)待預(yù)測首次需求的商品具有的擴展屬性值和上述關(guān)系模型，計算該商品的首次需求量指數(shù)，再按該指數(shù)確定該商品的首次需求量。
[0032]第一統(tǒng)計模塊21還可用于對于具有當前擴展屬性值的所有商品，根據(jù)所述歷史商品銷量數(shù)據(jù)，將該所有商品的總銷量除以該所有商品中商品的品種數(shù)得到該當前擴展屬性值對應(yīng)的平均銷量；對于指定擴展屬性的所有擴展屬性值對應(yīng)的平均銷量中的最大值和最小值；按以下公式得到所述當前擴展屬性值的銷量指數(shù):
[0033](meana-mina) / (maxa_mina),其中meana表示所述平均銷量，maxa和mina分別表示所述最大值和最小值。
[0034]第二統(tǒng)計模塊22還可用于:根據(jù)以下公式計算所述指定品類的當前商品的首次實際銷量指數(shù):(Y1-Hiiny)/(maxy-miny),其中Ji表示所述當前商品的首次實際銷量，maxy和miny分別表示所述指定品類的商品中的單種商品的首次實際銷量的最大值和首次實際銷量的最小值。
[0035]預(yù)測模塊24還可用于根據(jù)以下公式計算該商品的首次需求量:YX (maxy-miny)+miny,其中Y表示該商品的首次需求量指數(shù)。
[0036]根據(jù)本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，根據(jù)歷史銷量數(shù)據(jù)，采用機器學(xué)習(xí)算法確定商品的首次實際銷量與商品的擴展屬性值之間的關(guān)系，再根據(jù)待售商品的擴展屬性值和該關(guān)系預(yù)測該待售商品的首次銷量。因為擴展屬性值在很大程度上決定了商品的銷售前景，在通過大量樣本數(shù)據(jù)確定了擴展屬性值與商品首次實際銷量之間的關(guān)系之后，就可以根據(jù)該關(guān)系來較為準確地預(yù)測商品的首次實際銷量，有助于提高商品首次需求預(yù)測的準確性。
[0037]以上結(jié)合具體實施例描述了本發(fā)明的基本原理，但是，需要指出的是，對本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，能夠理解本發(fā)明的方法和設(shè)備的全部或者任何步驟或者部件，可以在任何計算裝置(包括處理器、存儲介質(zhì)等)或者計算裝置的網(wǎng)絡(luò)中，以硬件、固件、軟件或者它們的組合加以實現(xiàn)，這是本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在閱讀了本發(fā)明的說明的情況下運用他們的基本編程技能就能實現(xiàn)的。
[0038]因此，本發(fā)明的目的還可以通過在任何計算裝置上運行一個程序或者一組程序來實現(xiàn)。所述計算裝置可以是公知的通用裝置。因此，本發(fā)明的目的也可以僅僅通過提供包含實現(xiàn)所述方法或者裝置的程序代碼的程序產(chǎn)品來實現(xiàn)。也就是說，這樣的程序產(chǎn)品也構(gòu)成本發(fā)明，并且存儲有這樣的程序產(chǎn)品的存儲介質(zhì)也構(gòu)成本發(fā)明。顯然，所述存儲介質(zhì)可以是任何公知的存儲介質(zhì)或者將來開發(fā)出的任何存儲介質(zhì)。
[0039]還需要指出的是，在本發(fā)明的裝置和方法中，顯然，各部件或各步驟是可以分解和/或重新組合的。這些分解和/或重新組合應(yīng)視為本發(fā)明的等效方案。并且，執(zhí)行上述系列處理的步驟可以自然地按照說明的順序按時間順序執(zhí)行，但是并不需要一定按照時間順序執(zhí)行。某些步驟可以并行或彼此獨立地執(zhí)行。
[0040]上述【具體實施方式】，并不構(gòu)成對本發(fā)明保護范圍的限制。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白的是，取決于設(shè)計要求和其他因素，可以發(fā)生各種各樣的修改、組合、子組合和替代。任何在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的修改、等同替換和改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明保護范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種商品首次需求預(yù)測方法，其特征在于，包括: 對于指定品類的商品的擴展屬性，根據(jù)歷史商品銷量數(shù)據(jù)分別確定各個擴展屬性值的銷量指數(shù)，其中擴展屬性值的銷量指數(shù)與具有該擴展屬性值的商品的銷量正相關(guān)； 確定所述指定品類的各種商品的首次實際銷量指數(shù)，其中商品的首次實際銷量指數(shù)與該商品的首次實際銷量正相關(guān)； 以各種商品各自的擴展屬性值的銷量指數(shù)分別組成的向量作為輸入，以所述各種商品的首次實際銷量指數(shù)作為目標值，使用機器學(xué)習(xí)算法得出所述指定品類的各種商品的首次實際銷量與該商品具有的擴展屬性值之間的關(guān)系模型； 根據(jù)待預(yù)測首次需求的商品具有的擴展屬性值和所述關(guān)系模型，計算該商品的首次需求量指數(shù)，再按該指數(shù)確定該商品的首次需求量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)歷史商品銷量數(shù)據(jù)分別確定各個擴展屬性值的銷量指數(shù)的步驟包括: 對于具有當前擴展屬性值的所有商品，根據(jù)所述歷史商品銷量數(shù)據(jù)，將該所有商品的總銷量除以該所有商品中商品的品種數(shù)得到該當前擴展屬性值對應(yīng)的平均銷量； 對于指定擴展屬性的所有擴展屬性值對應(yīng)的平均銷量中的最大值和最小值； 按以下公式得到所述當前擴展屬性值的銷量指數(shù):
(meana_mina) / (maxa_mina)， 其中meana表示所述平均銷量,maxa和mina分別表示所述最大值和最小值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述確定所述指定品類的各種商品的首次實際銷量指數(shù)的步驟包括: 根據(jù)以下公式計算所述指定品類的當前商品的首次實際銷量指數(shù)Ay1-Hiiny)/(maxy-miny),其中Ji表示所述當前商品的首次實際銷量，maxy和miny分別表示所述指定品類的商品中的單種商品的首次實際銷量的最大值和首次實際銷量的最小值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述按該指數(shù)確定該商品的首次需求量的步驟包括: 根據(jù)以下公式計算該商品的首次需求量:YX (maxy-miny)+miny,其中Y表示該商品的首次需求量指數(shù)。
5.一種商品首次需求預(yù)測裝置，其特征在于，包括: 第一統(tǒng)計模塊，用于對于指定品類的商品的擴展屬性，根據(jù)歷史商品銷量數(shù)據(jù)分別確定各個擴展屬性值的銷量指數(shù)，其中擴展屬性值的銷量指數(shù)與具有該擴展屬性值的商品的銷量正相關(guān)； 第二統(tǒng)計模塊，用于確定所述指定品類的各種商品的首次實際銷量指數(shù)，其中商品的首次實際銷量指數(shù)與該商品的首次實際銷量正相關(guān)； 建模模塊，用于以各種商品各自的擴展屬性值的銷量指數(shù)分別組成的向量作為輸入，以所述各種商品的首次實際銷量指數(shù)作為目標值，使用機器學(xué)習(xí)算法得出所述指定品類的各種商品的首次實際銷量與該商品具有的擴展屬性值之間的關(guān)系模型； 預(yù)測模塊，用于根據(jù)待預(yù)測首次需求的商品具有的擴展屬性值和所述關(guān)系模型，計算該商品的首次需求量指數(shù)，再按該指數(shù)確定該商品的首次需求量。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述第一統(tǒng)計模塊還用于: 對于具有當前擴展屬性值的所有商品，根據(jù)所述歷史商品銷量數(shù)據(jù)，將該所有商品的總銷量除以該所有商品中商品的品種數(shù)得到該當前擴展屬性值對應(yīng)的平均銷量； 對于指定擴展屬性的所有擴展屬性值對應(yīng)的平均銷量中的最大值和最小值； 按以下公式得到所述當前擴展屬性值的銷量指數(shù):
(meana_mina) / (maxa_mina)， 其中meana表示所述平均銷量,maxa和mina分別表示所述最大值和最小值。
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的裝置，其特征在于，所述第二統(tǒng)計模塊還用于: 根據(jù)以下公式計算所述指定品類的當前商品的首次實際銷量指數(shù)Ay1-Hiiny)/(maxy-miny),其中Ji表示所述當前商品的首次實際銷量，maxy和miny分別表示所述指定品類的商品中的單種商品的首次實際銷量的最大值和首次實際銷量的最小值。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述預(yù)測模塊還用于: 根據(jù)以下公式計算該商品的首次需求量:YX (maxy-miny)+miny,其中Y表示該商品的首次需求量指數(shù)。
【文檔編號】G06Q10/04GK104200279SQ201410418353
【公開日】2014年12月10日 申請日期:2014年8月22日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月22日
【發(fā)明者】周敏, 胡浩, 謝蔚, 劉紹敏, 陳鵬, 王文豹, 王媛, 倪華 申請人:北京京東尚科信息技術(shù)有限公司, 北京京東世紀貿(mào)易有限公司