基于电子口碑和用户关注度的汽车销量预测研究

针对如何利用消费者购买行为数据进行产品销量的有效预测问题,以高卷入度产品——汽车为例,挖掘用户生成的评论以及搜索行为留下的数据,构建基于不同数据来源的预测模型,采用线性以及非线性机器学习算法对不同的预测模型求解均方误差MSE。研究结果表明,增加用户关注度的数据能够增强基准数据的预测效果,而添加具体口碑数据后,可以有效地增强搜索数据的预测效果。