基于消费者关注度的汽车销量预测方法研究

作     者：蒋翠清 王香香 王钊 Jiang Cuiqing;Wang Xiangxiang;Wang Zhao

作者机构：合肥工业大学管理学院合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009 

出 版 物：《数据分析与知识发现》 (Data Analysis and Knowledge Discovery)

年 卷 期：2021年第5卷第1期

页      面：128-139页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 1205[管理学-图书情报与档案管理] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(项目编号:71731005) 教育部人文社会科学规划基金项目(项目编号:15YJA630010)的研究成果之一 

主　　题：销量预测 消费者关注度 长短期记忆网络 注意力机制 

摘      要：【目的】基于消费者关注度构建汽车销量预测模型,探究消费者关注度对汽车销量的预测作用。【方法】首先,提出一种融合口碑评论与搜索数据的消费者关注度量化方法,利用Word2Vec在口碑语料库中训练词向量以挖掘初始关键词,通过时差相关性分析筛选出核心关键词,再运用主成分分析合成消费者关注度。其次,基于消费者关注度构建AttentionLSTM模型,进而预测汽车销量。【结果】实验表明,引入消费者关注度后的AttentionLSTM模型在RMSE和MAPE指标方面分别降低2.02和0.96%。另外,AttentionLSTM模型较ARIMA、SVR、BP神经网络和LSTM模型,平均百分比误差分别降低6.52%、3.42%、2.56%和0.81%。【局限】未融合其他社交媒体数据对消费者在线行为进行更全面的刻画。【结论】引入消费者关注度的AttentionLSTM模型能够有效预测汽车销量的动态变化趋势。