【摘 要】
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在纵向时间轴上设定滑动窗口来动态选择商品合适的同期历史记录，并在所选时间序列中巧妙地将滑动窗口与最佳（Pearson Correlation）拟合公式和均值生成函数相结合。提高了算法的
【机 构】
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广西师范大学计算机系,南宁地区教育学院,中国民航大学,悉尼科技大学信息技术学院
【基金项目】
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澳大利亚ARC资助项目(DP0559536,DP0667060);国家自然科学基金资助项目(60496321,60463003)
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在纵向时间轴上设定滑动窗口来动态选择商品合适的同期历史记录，并在所选时间序列中巧妙地将滑动窗口与最佳（Pearson Correlation）拟合公式和均值生成函数相结合。提高了算法的灵活性和预测值的精度。该方法的主要优点包括过滤异常数据记录，避免因其产生负面影响，并能得到清晰的商品销量变化趋势。实验证明，该方法无论从时间复杂度还是预测准确度来说都是可行的。
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