基于在线评论及相关信息分析的产品销量预测方法及其应用研究

With the rapid development of internet and information technology, the online reviews and related information from e-commerce platforms and social media platforms have important impacts on customers' purchasing behavior and product sales. Through online reviews and related information analysis, it is of great significance how to find the important indexes that can reflect the internet word-of-mouth and customer values and construct product sales forecasting models. This helps enterprises to formulate right production and inventory plans, as well as marketing strategies. Therefore, study on product sales forecasting methods based on online review and related information analysis has important theoretical and practical significance. The main research contents of this project include: preprocessing of online reviews and related information and calculations of related indexes; product sales forecasting models based on the online reviews and related information analysis; new product sales forecasting models based on social media and related information analysis. Further, taking several typical product sales prediction problems in reality as the backgrounds, the project will also conduct application studies of the proposed methods. The aims of this project are to propose the methods and technologies for product sales forecasting based on online reviews and related information analysis, to develop and improve methods and technologies of product sales forecasting based on big data analysis, and to achieve innovative research fruits.

随着互联网和信息技术的迅猛发展，来自电商平台和社会媒体平台的在线评论及相关信息对消费者购买行为以及产品销量具有重要的影响。如何通过在线评论及相关信息分析来挖掘体现网络口碑和用户价值的关键指标，在此基础上构建产品销量预测模型，这对于企业制定生产与库存计划以及营销策略具有重要意义。因此，针对基于在线评论及相关信息分析的产品销量预测方法开展深入研究，具有理论价值和应用价值。本项目的主要研究内容是：在线评论及相关信息的预处理及相关指标计算、基于在线评论及相关信息的产品销量预测模型、基于社会媒体及相关信息的新产品销量预测模型；进一步地，针对现实中若干典型的实际背景，进行理论与方法的应用研究。本项目的研究目的在于：提出基于在线评论及相关信息分析的产品销量预测方法与技术，发展或完善基于大数据分析的产品销量预测理论与方法，取得具有创新性的研究成果。

本项目研究基于在线评论及相关信息的产品销量预测方法及其应用，具有重要的理论意义和实际意义。通过四年的研究工作，本项目取得了丰硕的研究成果，其主要体现在四个方面：给出了在线评论及相关信息的预处理及相关指标计算的方法，提出了针对在线评论的信息融合的若干方法，提出了基于在线评论/社会媒体及相关信息分析的若干新产品销量预测模型，开展了有针对性的应用研究。通过本项目的研究，较好地完成了预期制定的研究计划，达到了预期研究目标。与已有同类研究成果相比，本项目取得的若干研究成果达到了国际先进水平。针对本项目的研究，在《International Journal of Forecasting》、《European Journal of Operational Research》、《Expert Systems with Applications》、《Information Fusion》、《Information Sciences》、《IEEE Transactions on Intelligent Systems》、《International Journal of Machine Learning and Cybernetics》、《International Journal of Production Research》、《Computers & Industrial Engineering》、《Tourism Management》、《International Journal of Machine Learning and Cybernetics》、《Soft Computing》、《Kybernetes》等国际重要期刊上发表论文16篇；在《系统工程理论与实践》国内重要期刊上发表论文1篇；培养博士研究生2人和硕士研究生4人；获得省部级人文社会科学优秀成果奖3项。本项目研究工作的完成，对进一步发展和完善基于大数据分析的产品销量预测理论与方法做出了贡献。