李晓颖 赵安娜 周晓静 杨成伟

摘  要：高速发展的互联网时代使得越来越多的用户成为网络内容的创造者与分销商，数据信息的爆炸式增长加剧了各类在线内容对于用户关注度的竞争。用户的搜索浏览与消费交易信息反映了其行为习惯与兴趣爱好，从海量数据中挖掘出有效信息并将其转化为商业价值将大大增强企业的核心竞争力。本文以网络内容的重要组成部分——电商平台的服装销售为例，回顾了网络内容流行度的预测方法及服装流行趋势预测的发展历程，并就如何利用数据驱动的方法来对在线服装流行度进行预测展开了逻辑路径分析，具有一定的指导意义与应用价值。

关键词：数据驱动;网络内容;流行度

中图分类号：TP393.092;TP333     文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）12-0020-03

Abstract：The rapid development of the internet era has made more and more users become the creators and distributors of network content. The explosive growth of data information has intensified the competition of various online content for usersattention. Userssearch，browse and consumption transaction information reflect their behavior habits and interests. Mining effective information from massive data and transforming it into commercial value will greatly enhance the core competitiveness of enterprises. Taking the clothing sales of e-commerce platform as an example，this paper reviews the development process of forecasting the popularity of network content and the trend of clothing popularity，and carries out a logical path analysis on how to use data-driven method to predict online clothing popularity，which has certain guiding significance and application value.

Keywords：data driven;network content;popularity

0  引  言

互联网上各类社交媒体与消费交易平台每日产生大量的用户社交与产品交易信息，这些内容是用户行为习惯、关注重点、审美喜好标准最直观的反映。面对数据信息的爆炸式增长，对网络内容流行度进行及时而准确的预测，一方面可以帮助用户快速寻找到所需内容，根据用户的需求主动分配资源;另一方面，可以增强在线内容运营商的市场竞争力。其在产品推荐、营销广告、用户行为分析及网络流量管理等方面均实现了广泛的应用。

在新零售背景下，服装销售渠道逐渐由线下为主转为以线上为主，淘宝、天猫、京东等各类电商平台积聚的大量服装销售数据成为网络内容的重要组成部分。……