[发明专利]一种基于时间序列分解的商家客流量大数据预测方法有效
| 申请号： | 201711086963.8 | 申请日： | 2017-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN107895283B | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 王进;范磊;陈知良;周瑞港;胡峰;邓欣;李智星;雷大江;陈乔松 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种基于时间序列分解的商家客流量大数据预测方法，属于智能信息处理领域。主要包括步骤：101对历史消费数据进行预处理；102对经过预处理的数据构建特征工程并选取特征；103基于时间序列分解构建客流量预测模型；104对已建立模型进行多模型加权融合，预测商家客流量。本发明能够为商家更为精准的预测客流量，有利于商家更精确的配置资源，提前做好准备以及适时采取宣传措施等。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时间 序列 分解 商家 客流量 数据 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于时间序列分解的商家客流量大数据预测方法，其特征在于，包括以下步骤：101、对消费者和商家的历史消费数据进行预处理；102、对经过预处理的数据构建特征工程，提取商家特征和用户支付行为特征，获取基本特征，并将基本特征按照特征对的方式两两匹配，形成组合特征，针对大量的组合特征，采用特征选择降维；103、基于时间序列分解构建客流量预测模型；104、对已建立模型进行多模型加权融合，预测商家客流量。
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