●章 緒論 1
節 研究背景及意義 1
第二節 電子商務銷量預測研究現狀 3
第三節 電子商務銷量預測總框架 6
第二章 需求與銷量影響因素分析 8
節 需求的經濟學分析 8
第二節 需求的消費者行為學分析 12
第三節 本章小結 23
第三章 銷量預測的技術與方法 24
節 銷量預測技術與方法的分類 24
第二節 BPNN的原理與特點 29
第三節 GARCH的原理與特點 38
第四節 SVM的原理與特點 42
第五節 ELM的原理與特點 50
第六節 RBFNN的原理與特點 54
第七節 情感分析的原理與特點 55
第四章 基於電子商務大數據的銷量預測框架 60
節 電子商務大數據分析框架 60
第二節 電子商務商品銷量預測模型選擇框架設計 78
第三節 銷量預測的扳機模型 81
第五章 基於用戶行為的銷量預測 89
節 銷量預測的時間序列模型 90
第二節 銷量預測的數據挖掘模型 92
第三節 實證分析 94
第四節 總結與展望 100
第六章 基於用戶評論的銷量預測 102
節 模型構建 102
第二節 實證分析 112
第三節 總結與展望 118
第七章 基於ELM的銷量預測 120
節 背景介紹 120
第二節 方法介紹 121
第三節 實證分析 123
第四節 關於RBFNN的討論 129
第五節 關於ELM算法的討論 132
第六節 總結與展望 135
第八章 基於主客觀結合的銷量預測 136
節 模型構建 136
第二節 實證分析 141
第三節 總結與展望 156
第九章 電子商務銷量預測的應用 158
節 銷量預測在購物平臺企業中的應用 158
第二節 銷量預測在票房預測中的應用 160
第三節 銷量預測在電視劇行業中的應用 162
第四節 銷量預測在酒店預訂中的應用 164
第五節 銷量預測在運輸業中的應用 165
第六節 銷量預測在景區售票中的應用 167
第十章 研究總結與展望 170
參考文獻 172
內容簡介
《電子商務銷量預測理論、方法與應用》對電子商務銷量預測的理論、方法與應用進行了繫統的研究。基於經濟學、消費者行為學等理論，《電子商務銷量預測理論、方法與應用》梳理分析了影響電子商務銷量的主要因素，融合大數據分析、文本挖掘、自然語言處理和機器學習等技術方法，構建了基於電子商務大數據的銷量預測模型，並將其應用於典型的電子商務銷量實際預測中。
