[发明专利]电商平台流量预测方法、系统、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种电商平台流量预测方法，其特征在于，包括：

数据获取步骤：获取电商平台的现有流量数据；

预测模型获取步骤：构建初始模型，根据所述现有流量数据对所述初始模型进行训练和验证后获得预测模型；

预测步骤：根据所述预测模型进行预测获得预测流量数据。

2.如权利要求1所述的电商平台流量预测方法，其特征在于，所述现有流量数据包括：历史销量、同期流量数据，促销活动等级及4A人群数据。

3.如权利要求2所述的电商平台流量预测方法，其特征在于，所述预测模型获取步骤包括：

预处理步骤：对所述现有流量数据进行预处理后，将预处理后的所述现有流量数据划分为训练集及测试集；

训练步骤：构建所述初始模型，并根据所述训练集中的所述4A人群数据、所述同期流量数据及所述促销活动等级对所述初始模型进行训练获得所述预测模型；

验证步骤：根据所述测试集对所述预测模型进行验证。

4.如权利要求2所述的电商平台流量预测方法，其特征在于，所述预测步骤包括：

第一预测步骤：根据所述4A人群数据通过时间序列模型获得当天4A人群数据；

第二预测步骤：根据所述当天4A人群数据、当天促销活动等级及所述同期流量数据获得所述预测流量数据。

5.一种电商平台流量预测系统，其特征在于，包括：

数据获取单元，获取电商平台的现有流量数据；

预测模型获取单元，构建初始模型，根据所述现有流量数据对所述初始模型进行训练和验证后获得预测模型；

预测单元，根据所述预测模型进行预测获得预测流量数据。

6.如权利要求5所述的电商平台流量预测系统，其特征在于，所述现有流量数据包括：历史销量、同期流量数据，促销活动等级及4A人群数据。

7.如权利要求6所述的电商平台流量预测系统，其特征在于，所述预测模型获取单元包括：

预处理模块，对所述现有流量数据进行预处理后，将预处理后的所述现有流量数据划分为训练集及测试集；

训练模块，构建所述初始模型，并根据所述训练集中的所述4A人群数据、所述同期流量数据及所述促销活动等级对所述初始模型进行训练获得所述预测模型；

验证模块，根据所述测试集对所述预测模型进行验证。

8.如权利要求6所述的电商平台流量预测系统，其特征在于，所述预测单元包括：

第一预测模块，根据所述4A人群数据通过时间序列模型获得当天4A人群数据；

第二预测模块，根据所述当天4A人群数据、当天促销活动等级及所述同期流量数据获得所述预测流量数据。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以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计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的电商平台流量预测方法。

10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的电商平台流量预测方法。