论文摘要
近年来,随着机器学习及大数据技术的飞速发展,网络商品的价格预测分析也逐渐成为研究的热点。本文主要针对网络商品的价格预测问题,提出利用高斯过程对商品价格进行建模,根据商品的历史销售数据,提取影响价格的特征向量,结合高斯过程回归方法预测未来商品价格。将该方法用于实际的母婴产品销售数据并进行回归分析,实验结果表明,基于高斯过程的价格预测方法对于实际商品的价格预测具有一定的指导意义。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 田大伟,陈其强
关键词: 大数据,高斯过程,回归分析,价格预测
来源: 电脑知识与技术 2019年19期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 苏州科技大学电子与信息工程学院,苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室,珠海米枣智能科技有限公司
分类号: O212.1;TP311.13
DOI: 10.14004/j.cnki.ckt.2019.2431
页码: 24-26
总页数: 3
文件大小: 1477K
下载量: 256
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