[发明专利]需求量预测方法以及装置

权利要求书

1.一种需求量预测方法，包括：

获取对象的多个属性信息以及用户针对所述对象的行为信息，其中，所述行为信息包括行为类型；

根据所述多个属性信息，遍历预先构建的决策树，确定与所述决策树匹配的目标属性信息；

根据所述目标属性信息，确定所述对象的细分类别；

根据所述细分类别和所述行为类型，预测目标时间段内所述细分类别对应的对象需求量。

2.根据权利要求1所述的方法，所述获取对象的多个属性信息以及用户针对所述对象的行为信息，包括：

从多个平台分别获取各平台产生的属性信息和行为信息；

对所述各平台产生的属性信息和行为信息进行归一化处理，得到归一化的对象的多个属性信息以及用户针对所述对象的行为信息。

3.根据权利要求1所述的方法，在所述根据所述目标属性信息，确定所述对象的细分类别之前，还包括：

获取搜索热词；

对所述搜索热词进行属性识别，得到目标属性信息。

4.根据权利要求3所述的方法，在所述根据所述目标属性信息，确定所述对象的细分类别之后，还包括：

获取所述搜索热词对应的搜索趋势；

根据所述搜索趋势，预测目标时间段内所述细分类别对应的对象需求量。

5.根据权利要求1所述的方法，所述行为信息还包括历史行为数据；所述细分类别与多个行为类型对应；

所述根据所述细分类别和所述行为类型，预测目标时间段内所述细分类别对应的对象需求量，包括：

对所述细分类别对应的各行为类型产生的历史行为数据进行趋势分析，获得目标时间段内各行为类型对应的预测行为数据；

根据各行为类型对应的行为权重，对所述目标时间段内各行为类型对应的预测行为数据进行加权，得到目标时间段内所述细分类别对应的对象需求量。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，在所述根据所述细分类别和所述行为类型，预测目标时间段内所述细分类别对应的对象需求量之后，还包括：

根据所述细分类别查询对象数据库，获得所述细分类别对应的历史对象供应量；

根据所述历史对象供应量，预测所述目标时间段内所述细分类别对应的对象供应量；

根据所述对象供应量和所述对象需求量，预测得到所述目标时间段内所述细分类别对应的对象供求关系。

7.根据权利要求1所述的方法，所述决策树包括多个决策节点，每个决策节点表征对属性信息的决策条件，决策节点间的边表征对属性信息的决策结果；

所述根据所述多个属性信息，遍历预先构建的决策树，确定与所述决策树匹配的目标属性信息，包括：

根据所述多个属性信息，将各属性信息与所述决策树中的各决策节点和边进行匹配，确定目标决策节点和目标边；

读取所述目标决策节点的目标决策条件以及所述目标边的目标决策结果，获得目标属性信息。

8.根据权利要求1所述的方法，在所述根据所述多个属性信息，遍历预先构建的决策树，确定与所述决策树匹配的目标属性信息之前，还包括：

获取样本集，其中，所述样本集包括样本对象的多个属性信息以及样本行为类型；

获得第一属性信息的属性类别，计算所述第一属性信息的信息熵，其中，所述第一属性信息为所述多个属性信息中的任一个；

根据各属性信息的信息熵，确定各决策节点的层级关系；

根据所述各决策节点的层级关系，构建决策树。

9.一种商品需求量预测方法，包括：

获取商品的多个属性信息以及用户针对所述商品的行为信息，其中，所述行为信息包括行为类型；

根据所述多个属性信息，遍历预先构建的决策树，确定与所述决策树匹配的目标属性信息；

根据所述目标属性信息，确定所述商品的细分类别；

根据所述细分类别和所述行为类型，预测目标时间段内所述细分类别对应的商品需求量。