●第一章 緒論 1
第一節 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
第一節 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
第一節 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
第一節 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
第一節 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
第一節 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
第一節 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
第一節 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
第一節 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
