《基於社會媒體的產品銷量預測技術》是依託哈爾濱工業大學，由劉挺擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於社會媒體的產品銷量預測技術
- 依託單位：哈爾濱工業大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：劉挺
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
社會媒體已經迅速發展成為具有重大影響力的新媒體，並在很多領域表現出了驚人的預測能力。基於社會媒體的產品銷量預測，通過對社會媒體數據的挖掘與分析，聚集大眾的群體智慧，運用科學的知識、方法和手段，對產品銷量未來發展趨勢和狀態做出科學的估計和評價。本項目旨在構建基於社會媒體的統一通用的產品銷量預測模型，其主要特點和創新點體現在如下三方面：（1）本項目面向產品銷量預測問題提出消費意圖挖掘任務，相對於廣泛套用於產品銷量預測中的用戶口碑分析，消費意圖能夠更加直接地反映出產品銷量的未來走勢；（2）本項目基於深度神經網路建模學習現實世界中的事件與產品銷量之間隱含關係，將當前發生的事件對產品銷量可能產生的影響直觀地呈現出來；（3）本項目提出基於社會媒體的預測模型將基於消費意圖與基於事件的產品銷量預測相結合，進而將相關關係與因果關係、線性模型與非線性模型整合到統一的預測模型當中，為產品銷量預測提供一體化的解決思路。
結題摘要
社會媒體已經迅速發展成為具有重大影響力的新媒體，並在很多領域表現出了驚人的預測能力。基於社會媒體的產品銷量預測，通過對社會媒體數據的挖掘與分析，聚集大眾的群體智慧，運用科學的知識、方法和手段，對產品銷量未來發展趨勢和狀態做出科學的估計和評價。本項目旨在構建基於社會媒體的統一通用的產品銷量預測模型，具體研究內容如下三方面：（1）本項目面向產品銷量預測問題提出消費意圖挖掘任務，相對於廣泛套用於產品銷量預測中的用戶口碑分析，消費意圖能夠更加直接地反映出產品銷量的未來走勢；（2）本項目基於深度神經網路建模學習現實世界中的事件與產品銷量之間隱含關係，將當前發生的事件對產品銷量可能產生的影響直觀地呈現出來；（3）本項目提出基於社會媒體的預測模型將基於消費意圖與基於事件的產品銷量預測相結合，進而將相關關係與因果關係、線性模型與非線性模型整合到統一的預測模型當中，為產品銷量預測提供一體化的解決思路。取得了以下重要結果：1、提出了領域自適應的消費意圖挖掘方法；2、提出基於弱監督圖排序算法的消費意圖檢測方法；3、提出了基於消費意圖的電影票房預測模型；4、提出了一套開放域事件抽取及表示學習方法框架；5、提出基於知識庫的事件表示學習方法；6、提出了基於事件的股市漲跌預測模型。基於這些研究成果，研發打造了一整套高效、高精度的基於社會媒體的產品銷量預測系統。該系統有效解決了預測技術入行門檻高，準確率、效率偏低，缺少共享數據和程式資源，重複開發現象嚴重，結果可視化差，錯誤分析困難，較難真正支持各類套用研究等眾多問題。在本項目的資助下，共發表論文31篇，其中SCI期刊論文 12篇， CCF A類論文 4篇，CCF B類論文 6篇， CCF C類論文 1篇。
