-
题名基于机器学习算法的服装直播销量预测模型
- 1
-
-
作者
韩铂
李沛
-
机构
上海工程技术大学纺织服装学院
-
出处
《丝绸》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期109-117,共9页
-
文摘
为了完善直播销量预测的指标体系,提高直播销量预测的准确率,本文对比多种机器学习算法,分析服装直播销量的影响因素并预测服装直播销量。首先,通过文献分析选取直播销量的影响因素,并使用Spearman相关系数结合显著性进行筛选。其次,通过不同机器学习算法建立服装销量预测模型。选用R 2、MAE、RMSE及MAPE为评价指标,采用5折交叉验证的方法,测试各模型性能。研究结果表明:主播粉丝数、主播近30天场均观看人次、主播近30天场均坑产、产品价格、产品讲解时长、产品近30天历史销量、品牌粉丝数、品牌近30天历史销量、折扣这9个因素之间共线性较弱且与直播销量之间的相关性显著,可作为预测模型中的影响因素;预测算法中K近邻算法和随机森林算法的表现较好,R 2均大于0.98,MAPE均在30.5%以内。预测结果可帮助零售商规划库存,调整生产计划,为产品采购、定价、推广提供数据支持。
-
关键词
直播销量预测
机器学习
随机森林
K近邻
SVM支持向量机
五折交叉验证
-
Keywords
live-streaming sales forecasting
machine learning
random forest(RF)
K-nearest neighbors(KNN)
support vector machine(SVM)
5-fold cross-validation
-
分类号
TS941.1
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
F426.86
[经济管理—产业经济]
-