吴英昊 申长新

(山东聊城烟草有限公司临清营销部,山东聊城 252600)

0 引言

近几年,互联网经济发展迅速,人们的生产生活及工作方方面面都受到深刻影响。互联网具有信息传播渠道宽、反应快速、平民化、全民化、隐蔽性的特点,涉烟违法犯罪分子正是看到了这一点,通过互联网非法生产、销售、运输卷烟,甚至走私国外热销卷烟、雪茄烟,作案手段先进,违法行为隐蔽,犯罪分子难以抓获,这就要求我们烟草专卖执法人员更要深入学习互联网技术,运用互联网思维,创新烟草市场监管模式。

智能市场监管技术,主要使用营销数据中的多个维度数据,以时间为窗口,基于支持向量机构建一套异常数据智能监测方案。算法主要基于各个门店的总销量、品牌销量、单品销量、是否紧俏、扫码频度、扫码时间、库存量、存销比、地理位置权重等维度数据,通过既往门店运营情况,训练门店异常评估模型。为不将同量纲的维度数据统一到同一数量级下,对多维度数据采用归一化算法,让特征向量中不同特征的取值相差不大,加快模型收敛的速度,提高模型训练的精度。考虑到门店数据的智能适应性,增加了基于时间窗口的模型自动更新机制,从而增强模型的自学习能力。

图1 支持向量机分类模型Fig.1 Support vector machine classification model

根据实际需求,本文从将异常销量预测分析角度出发,基于支持向量机(SVM)进行销量维度的预警分析与智能监测,进而从海量数据中深入挖掘风险数据。

1 异常销量预测模型

1.1 支持向量机