| 基于时间序列聚类和ARMA模型的检索量预测 |
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| 引用本文： | 孙承杰,刘丰,林磊,刘秉权.基于时间序列聚类和ARMA模型的检索量预测[J].华南理工大学学报(自然科学版),2011,39(4):21-25. |
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| 作者姓名： | 孙承杰 刘丰 林磊 刘秉权 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨,150001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，哈尔滨工业大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 |
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| 摘 要： | 为了通过预测分析检索量数据来指导商家调整产品开发及经营策略,将检索量数据组织为时间序列,对其用自回归滑动平均(ARMA)模型进行建模预测.先将时间序列进行聚类,仅对聚类中心序列进行ARMA模型识别,同类序列用该模型进行近似建模预测:经过数据预处理、相似性分析、基于相似度的聚类、时间序列预测等过程,得到检索量数据的预测值...
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| 关 键 词： | 时间序列 检索量 ARMA模型 动态时间弯曲距离 k-medoid算法 |
Prediction of Search Data Volume Based on Time-Series Clustering and ARMA Models |
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| Sun Cheng-jie,Liu Feng,Lin Lei,Liu Bing-quan.Prediction of Search Data Volume Based on Time-Series Clustering and ARMA Models[J].Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition),2011,39(4):21-25. |
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| Authors: | Sun Cheng-jie Liu Feng Lin Lei Liu Bing-quan |
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