[发明专利]商品销量预测方法、装置、计算机设备

说明书

本发明公开了一种商品销量预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质，属于数据预测技术领域。本发明的商品销量预测方法包括：通过获取目标用户观看视频时的行为数据、所述目标用户的基础信息、所述视频的基础信息、所述目标用户对所述视频相关的周边产品的消费信息；根据所述行为数据、所述目标用户的基础信息、所述视频的基础信息以及所述消费信息，采用预先训练好的商品销量预测模型获取所述目标用户购买所述周边产品的概率值；根据各个目标用户购买所述周边产品的概率值以及观看所述视频的总人数计算所述周边产品的销量。本发明可以提高商品销量预估的准确性。

技术领域

本发明涉及数据预测技术领域，尤其涉及一种商品销量预测方法、装置、计算机设备。

背景技术

现有技术中，商家通常通过人工预测商品销量的方式对商品进行进货、补货等，比如店长依据近期的商品销量来预测未来一段时间的商品销量，并以此为依据对商品的库存进行补货，然而，这种人工预测的方式具有盲目性。

因而，为了摆脱这种盲目性，一些商家采用了更智能的方式进行销量预测。例如，当商家在预估某部作品的周边商品的销量时，通常是通过计算某部作品的播放量，观看人数，关注人数等整体指标来预估作品周边的销售状况。比如，将番剧的播放量，观看人数，关注人数进行加权求和来作为番剧的受欢迎程度，然后根据受欢迎程度估算出作品周边的销量等。

然而，作品的整体指标比如播放数量，观看人数是跟作品销量有正相关性，但是由于作品本身的类型不同，相关性系数也不是固定的，只能通过经验值预估相关性系数，会影响预估的准确性。

发明内容

有鉴于此，现提供一种商品销量预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，以解决现有方法在进行商品销量预估时，预估的销量不准确的问题。

本发明提供了一种商品销量预测方法，包括：

获取目标用户观看视频时的行为数据、所述目标用户的基础信息、所述视频的基础信息、所述目标用户对所述视频相关的周边产品的消费信息；

根据所述行为数据、所述目标用户的基础信息、所述视频的基础信息以及所述消费信息，采用预先训练好的商品销量预测模型获取所述目标用户购买所述周边产品的概率值；

根据各个目标用户购买所述周边产品的概率值以及观看所述视频的总人数计算所述周边产品的销量。

可选地，所述根据各个目标用户购买所述周边产品的概率值以及观看所述视频的总人数计算所述周边产品的销量包括：

将所有目标用户购买所述周边产品的概率值之和作为所述周边产品的销量。

可选地，所述商品销量预测方法还包括：

获取训练样本数据集，其中，所述训练样本数据集中的每一个训练样本数据包括用户观看视频时的行为数据、用户的基础信息、所述视频的基础信息、用户对所述视频相关的周边产品的消费信息；

将所述训练样本数据集输入至预设的机器学习模型中进行训练，直至所述机器学习模型的损失函数收敛，结束训练，得到所述商品销量预测模型。

可选地，所述根据各个目标用户购买所述周边产品的概率值以及观看所述视频的总人数计算所述周边产品的销量还包括：

将目标用户购买所述周边产品的概率值划分为预设个区间段；

统计各个区间段包含的目标用户的数量；

获取各个区间段与真实购买率之间的映射关系；

根据所述映射关系与所述各个区间段包含的目标用户的数量计算所述周边产品的销量。

可选地，所述将目标用户购买所述周边产品的概率值划分为预设个区间段包括：：