[发明专利]一种商品对象的价值量的预测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种商品对象的价值量的预测方法，包括：

获取历史使用周期的商品对象在对应的历史购买周期的实际价值量；

根据所述历史使用周期和对应的所述实际价值量，确定目标使用周期的所述商品对象在目标购买周期的初始预测价值量；其中，第一周期时长和第二周期时长相同，所述第一周期时长为所述历史使用周期和对应的历史购买周期之间相差的周期时长，所述第二周期时长为所述目标使用周期和所述目标购票周期之间相差的周期时长；

获取所述目标使用周期的所述商品对象在所述目标购买周期的特征向量的目标向量值，以及所述特征向量和涨跌分数之间的映射函数；其中，所述特征向量包括影响所述商品对象在对应购买周期的涨跌趋势的多个特征；所述涨跌分数为表示所述商品对象在对应购买周期的涨跌趋势的分数；

根据所述目标向量值和所述映射函数，确定所述目标使用周期的所述商品对象在所述目标购买周期内的预测涨跌分数；

根据所述初始预测价值量和所述预测涨跌分数，得到所述目标使用周期的所述商品对象在所述目标购买周期内的目标预测价值量。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述历史使用周期和对应的所述历史购买周期的实际价值量，确定目标使用周期的所述商品对象在目标购买周期的初始预测价值量包括：

根据所述历史使用周期和对应的所述实际价值量，构建预测时间序列；

基于预设的时间序列预测模型，根据所述预测时间序列，确定所述目标使用周期的所述商品对象在所述目标购买周期的所述初始预测价值量。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

在相邻的两个历史使用周期不连续的情况下，根据所述历史使用周期的周期时长、和所述两个历史使用周期之间相差的周期时长，确定所述两个历史使用周期之间缺失的历史使用周期；

在所述两个历史使用周期之间填补缺失的历史使用周期，并将填补的历史使用周期的所述商品对象在对应的历史购买周期内的实际价值量标记为设定值。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

确定所述历史使用周期的商品对象在对应的历史购买周期的实际价值量的有效范围；

剔除超出所述有效范围的实际价值量和对应的历史使用周期。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于预设的时间序列预测模型，根据所述预测时间序列，确定所述目标使用周期的所述商品对象在所述目标购买周期的所述初始预测价值量包括：

将所述预测时间序列输入所述时间序列预测模型中，得到所述目标使用周期的所述商品对象在所述目标购买周期的价值量的预测结果；

根据所述实际价值量，确定至少一个参考值；

选取与所述预测结果之间距离最小的参考值，作为所述初始预测价值量。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述实际价值量，确定至少一个参考值包括：

基于预设的分类距离，对所述实际价值量进行聚类，得到至少一个价值量分类；

从所述价值量分类所包含的实际价值量中选取对应价值量分类的聚类中心，作为所述参考值。

7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取多个训练使用周期的所述商品对象在对应的训练购买周期的实际价值量；其中，第三周期时长与所述第一周期时长相同，所述第三周期时长为所述训练使用周期和对应的训练购买周期之间相差的周期时长；

根据所述训练使用周期和所述训练使用周期的所述商品对象在对应的训练购买周期的实际价值量，构建第一训练样本；其中，所述第一训练样本包括相匹配的训练时间序列和实际价值量；

基于预设的Prophet算法，根据所述第一训练样本进行机器学习训练，得到所述时间序列预测模型。