[发明专利]基于神经网络模型的产品市场占有率分析方法及系统

摘要

本发明涉及互联网通信技术领域，具体地说是一种能够对复杂产品市场占有率进行预期评估，进而为产品生产销售提供预期规划基础的基于神经网络的产品市场占有率分析方法及系统，其特征在于设有信息处理服务器以及两个以上的用户终端，其中信息处理服务器分别与两个以上的用户终端相连接，所述信息处理服务器中设有现有用户预估单元和潜在用户预估单元，所述用户终端设有信息接收历史数据存储单元、数据筛选单元、数据上传/下载单元，其中信息接收历史数据存储单元中存储终端使用者偏好，本发明与现有技术相比，能够根据现有用户数以及用户偏好预估复杂产品的市场占有情况，具有响应速度快、估算准确等显著的优点。

主权项

一种基于神经网络的产品市场占有率分析方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：获取某地区一段时间内的用户数，以及业务中对于用户数有影响的5个指标，包括：市场占有率、产品普及率、每月节假日天数、居民可支配收入及常驻人口数；对用户数以及5个指标进行归一化处理；步骤2：建立神经网络模型；所述神经网络模型包括四层，第一层有1个神经元，第二层有1个神经元，第三层有6个神经元，第四层有1个神经元；第一层的神经元为月份序列，第二层的神经元为网络参数初始值，第三层6个神经元为第一层月份序列中对应月份的用户数以及对应5个指标，第四层为输出的预测的用户数；其中第一层次中，对月份序列进行建模，将月份序列数据转化为微分方程；步骤3：对神经网络模型进行训练和测试；步骤4：利用通过测试的神经网络模型来预测一地市的用户数，其中利先将检测数据归一化到0和+1之间再进行输入，并将网络运算后的输出值进行反归一化后得到用户数的预测值；步骤5：获取用户偏好信息，用户偏好信息以字符串形式上传至信息服务器；步骤6：对用户偏好信息进行挖掘，包括：计算第一字符串与第二字符串的文本相关性特征值以及第一字符串与第二字符串的语义相关性特征值，然后用基于逻辑回归模型将所述文本相关性特征值与语义相关性特征值拟合成第一字符串与第二字符串的相关性特征值；步骤7：根据步骤6的输出结果获得潜在用户数量，与步骤4输出结果合并后输出市场预测用户数量值。