[发明专利]时间期满库存的需求预测

权利要求书

1.一种计算机执行的方法，包括：

在在线计算系统处接收用于主题列表的特征向量，所述主题列表包括可用于由所述在线计算系统的多个客户中的一个客户预订的时间期满库存，所述特征向量包括所述列表的多个特征，所述多个特征包括指示所述时间期满库存的当前价格的价格特征；

将所述特征向量输入到所述需求函数中以产生需求估计，所述需求估计是在所述时间期满库存期满之前所述时间期满库存将从所述客户中的一个客户接收交易请求的似然性的数值表示；以及

存储所述需求估计。

2.根据权利要求1所述的计算机执行的方法：

其中，所述需求函数包括多个特征模型，所述特征向量中的每个特征与所述特征模型中的一个特征模型相关联。

3.根据权利要求2所述的计算机执行的方法：

其中，所述需求函数包括广义加法模型，所述广义加法模型包括所述特征模型。

4.根据权利要求1所述的计算机执行的方法：

其中，所述需求函数在训练数据上被训练，其中，来自所述训练数据的每个样本包括训练时间期满库存的二进制标签和训练特征向量，所述二进制标签表示训练时间期满库存是否在所述训练时间期满库存的期满之前接收到交易请求，所述训练特征向量表示与所述训练时间期满库存相关联的所述训练列表的多个特征。

5.根据权利要求4所述的计算机执行的方法：

其中，训练数据包括多个训练时间期满库存，并且其中，所述训练时间期满库存中的至少一个训练时间期满库存与多个样本相关联，所述样本中的每个样本与所述时间期满库存的期满之前的不同时间周期相关联。

6.根据权利要求5所述的计算机执行的方法：

其中，所述训练时间期满库存中的一个训练时间期满库存在所述时间期满库存的期满之前不接收交易请求；并且

其中，与所述一个训练时间期满库存相关联的所述样本中的每个样本具有负标签。

7.根据权利要求5所述的计算机执行的方法：

其中，所述训练时间期满库存中的一个训练时间期满库存在所述时间期满库存的期满之前接收交易请求；并且

其中，比所述交易请求在时间上早出现的、与所述一个训练时间期满库存相关联的所述样本中的每个样本具有正标签。

8.根据权利要求5所述的计算机执行的方法：

其中，所述训练时间期满库存中的一个训练时间期满库存在所述时间期满库存的期满之前的第一时间接收交易请求，并且其中：

所述时间期满库存的管理员在所述时间之后的第二时间拒绝所述交易请求；或者

所述管理员在所述第二时间接受所述交易、但所述客户取消所述交易；并且

其中，比所述第一时间在时间上早出现的、与所述一个训练时间期满库存相关联的所述样本中的每个样本具有正标签。

9.根据权利要求5所述的计算机执行的方法：

其中，除非在所述时间期满库存的期满之前接收到另一交易请求，否则在所述第二时间时出现的或者比所述第二时间在时间上晚出现的、与所述一个训练时间期满库存相关联的所述样本中的每个样本具有负标签。

10.根据权利要求2所述的计算机执行的方法：

其中，所述特征向量还包括直到期满特征为止的时间周期，所述时间周期指示直到所述时间期满库存期满为止的持续时间。

11.根据权利要求1所述的计算机执行的方法：

其中，能够在多个时间周期内预订列表，每个时间周期表示能够被单独预订的时间期满库存的单独项目。

12.根据权利要求1所述的计算机执行的方法，还包括：

产生测试价格集合，所述测试价格集合大于或小于所述时间期满库存的所述价格；

针对所述集合中的所述测试价格中的每个测试价格，将所述特征向量的修改版本输入到所述需求函数中，以便产生测试需求估计，所述修改版本将所述当前价格替换为所述测试价格；以及

产生需求估计集合，所述需求估计集合由基于所述测试价格产生的所述测试需求估计和基于所述当前价格产生的所述需求估计组成。