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《京城理工大学》 2017年
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大数量下电商食品数据的统计挖掘

杜俊丽  
【摘要】:电商数据纳入CPI计算是现阶段亟待解决的一个大题目,出于食品数据有不同于其他种类数据的层层特性,电商食品CPI计算的研讨属于目前CPI计算缺失的一个地方。为了研究大数量背景下电商食品CPI数的算计,本文通过对京东到大家14个大中城市约一亿枝订单数据的统计挖掘,计算出了代表14个大中城市食品消费价格水平变动情形之电商食品价格指数。对促进电商数据纳入CPI的算计有很大的操作意义。文中食品价格指数计算采用机器学习与俗价格指数计算结合之点子。重大分为两部分:先后一部分为数据准备阶段,出于电商食品大数量的数目量大和电商数据数据噪声非常大的特征,本文研究花费大量之生气研究电商食品数据的统计挖掘。老大结合一篮子商品列表词典和干扰词典进行模式匹配,准确识别出不同门类的食物数据和无效数据初次剔除,形成多少预处理;从,用Logistic书法和支持向量机训练无效数据识别模型,下一场用随机森林和AdaBoost书法进行肉类数据分类模型训练,比起不同之模子效果选择最优模型完成无效数据二次剔除和肉类数据的分类,末了对肉类数据进行数据转换。老二部分为买主价格指数计算,老大以商品代码为主导分类的品种区分标准,计算项目内的单位价格,接着用Jevons价格指数公式计算基本分类的低档价格指数。接着以国家工商局公布之花费支出为权数计算各高层级价格指数。名将电商食品价格指数和国度工商局公布食品价格指数做对比分析,末了分析电商食品价格指数的永利赌场场景,对继续价格指数权数的调节也展开了驳斥介绍。
【学位授予单位】:京城理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【列入号】:F724.6;F224;F426.82

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