(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211362770.1 (22)申请日 2022.11.02 (71)申请人 深圳市云积分科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区粤海街 道南海大道海典居3 E-1 (72)发明人 许先才　李世祥　吴建龙　庞超　 熊磊　 (74)专利代理 机构 深圳智汇远见知识产权代理 有限公司 4 4481 专利代理师 赵烁 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06N 20/00(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 新品销量数据的预测方法及装置、 存储介 质、 电子设备 (57)摘要 本发明公开了一种新品销量数据的预测方 法及装置、 存储介质、 电子设备， 其中， 该方法包 括： 确定目标新品的关联产品集合， 其中， 所述关 联产品集合包括与所述目标新品相关的多个关 联产品； 获取所述关联产品集合在第一历史时段 的第一销量数据， 以及获取所述目标新品在第二 历史时段的第二销量数据， 其中， 所述第一历史 时段大于 所述第二历史时段； 采用所述第一销量 数据和所述第二销量数据训练所述目标新品的 初始预测模型， 得到目标预测模型； 采用所述目 标预测模型预测所述目标新品在未来一段时间 的第三销量数据。 通过本发明， 解决了相关技术 中不能采用预测模型准确预测新品销量数据的 技术问题， 提升新品销量预测的精确度和可靠 性。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 115423538 A 2022.12.02 CN 115423538 A 1.一种新品销量数据的预测方法， 其特 征在于， 包括： 确定目标新品的关联产品集合， 其中， 所述关联产品集合包括与所述目标新品相关的 多个关联产品； 获取所述关联产品集合在第 一历史时段的第 一销量数据， 以及获取所述目标新品在第 二历史时段的第二销量数据， 其中， 所述第一历史时段 大于所述第二历史时段； 采用所述第 一销量数据和所述第 二销量数据训练所述目标新品的初始预测模型， 得到 目标预测模型； 采用所述目标 预测模型 预测所述目标新品在未来 一段时间的第三销量数据。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 采用所述第 一销量数据和所述第 二销量数 据训练所述目标新品的初始预测模型， 得到目标 预测模型包括： 计算所述第一销量数据与所述第二销量数据的相似度， 其中， 所述第一销量数据包括 多个子销量数据， 每 个子销量数据对应一个关联产品； 在所述第一销量数据中选择相似度最高的目标子销量数据； 将所述目标子销量数据确定为第一样本数据， 训练所述目标新品的初始预测模型， 得 到中间预测模型； 将所述第二销量数据确定为第二样本数据， 训练所述中间预测模型， 得到目标预测模 型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 计算所述第 一销量数据与 所述第二销量数 据的相似度包括： 针对所述第 一销量数据中的每个子销量数据， 在所述子销量数据与 所述第二销量数据 中截取相同时间长度的多对数据 序列； 采用以下公式计算所述子销量数据与所述第二销量数据的相似度P： 其中， Xi为子销量数据的第一数据序列， Yi为所述第二销量数据的第二数据序列， 为 所有第一数据 序列的均值， 为所有第二数据 序列的均值， i∈[1， n]， n 为大于1的正整数。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 在所述子销量数据与所述第 二销量数据中 截取相同时间长度的多对数据 序列包括： 基于业务需求确定单位序列长度； 解析所述第 二销量数据的时间分布区间， 在所述子销量数据截取与 所述时间分布区间 对应的销量数据片段； 以所述单位序列长度为分割单位， 将所述第 二销量数据分割为多个相同时间长度的第 二数据序列， 以及将所述销量数据片段分割为相同时间长度的第一数据 序列。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 将所述第二销量数据确定为第二样本数 据， 训练所述中间预测模型， 得到目标 预测模型包括： 采用所述第 二销量数据构建样本数据集， 其中， 所述样本数据集包括： 所述第 二销量数 据；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115423538 A 2将所述样本数据集拆分为验证数据和训练数据； 采用所述验证数据和所述训练数据对所述中间预测模型的参数进行微调， 得到目标预 测模型。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在获取所述关联产品集合在第 一历史时段 的第一销量数据之后， 所述方法还 包括： 计算所述关联产品集 合中每个关联产品的第一销量数据的数据量； 针对每个关联产品， 判断对应的第一销量数据的数据量是否大于预设阈值； 若第一销量数据的数据量大于预设阈值， 保留对应的第一销量数据； 若第一销量数据 的数据量小于或等于预设阈值， 删除对应的第一销量数据。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 确定目标新品的关联产品集 合包括： 确定所述目标新品所在的商品店铺， 将所述商 品店铺的全店产品确定为所述目标新品 的第一关联产品； 确定所述目标新品所在的产品线， 将所述产品线的全线产品确定为所述目标新品的第 二关联产品， 其中， 每 个产品线中多个商品的销售对象和销售途径相同； 确定所述目标新品的相似商品， 将所述相似商品确定为所述目标新品的第三关联产 品， 其中， 所述相似商品与所述目标新品的销售价格或产品功能相似； 其中， 所述关联产品集合包括所述第 一关联产品， 所述第 二关联产品， 所述第 三关联产 品。 8.一种新品销量数据的预测装置， 其特 征在于， 包括： 确定模块， 用于确定目标新品的关联产品集合， 其中， 所述关联产品集合包括与所述目 标新品相关的多个关联产品； 获取模块， 用于获取所述关联产品集合在第一历史时段的第一销量数据， 以及获取所 述目标新品在第二历史时段的第二销量数据， 其中， 所述第一历史时段大于所述第二历史 时段； 训练模块， 用于采用所述第 一销量数据和所述第 二销量数据训练所述目标新品的初始 预测模型， 得到目标 预测模型； 预测模块， 用于采用所述目标预测模型预测所述目标新品在未来一段时间的第 三销量 数据。 9.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质包括存储的程序， 其中， 所述程序运行时 执行上述权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。 10.一种电子设备， 包括处理器、 通信接口、 存储器和通信总线， 其中， 处理器， 通信接 口， 存储器通过通信总线完成相互间的通信； 其中： 存储器， 用于存放计算机程序； 处理器， 用于通过运行存储器上所存放的程序来执行权利要求1至7中任一项所述的方 法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115423538 A 3