深度学习下电子商务产品数据分析方法研究

引言：互联网与信息化技术迅速发展，为电子商务转型升级提供了有力技术支持，尤其是产品数据分析过程中深度学习技术，可以将各类数据进行整合分析，将产品特性、用户需求、业务现状等方面情况直观地展现，为电商产品的管理、营销、设计完善与调整提供可靠依据。

1.电子商务产品数据分析现状

在互联网技术迅速发展背景下，电子商务逐渐成为现代商业发展的主流形势，并推动传统零售运营模式、消费生态转变。其中传统电子商务产品数据分析方法以人工数据采集为主，易受到主观因素影响，导致分析结果不准确。本文从电子商务产品价格预测角度进行研究，结合与产品相关的各类数据，预测电商产品未来价格。部分研究人员提出运用深度学习算法，并整合相关产品数据，搭建智能定价模型，以获取最优价格策略，增强产品对不同市场环境的适应性，以及满足不同消费的需求[1]。此外，也提出了从用户购买行为角度运用深度学习算法，为电子商务平台动态定价提供支持，实现产品销售价格准确预测，确保产品收益。

2.基于深度学习的电子商务产品数据分析方法

2.1 基于深度学习的分析方法设计思路

产品价格也属于电子商务产品数据的组成部分，通过精准预测产品价格，可以将市场需求、竞争态势以及消费者行为等情况更直观、更立体的展现。其中实时供需变化、季节性波动以及竞品调价等属于影响电商产品价格的主要因素，多重因素交织影响，传统数据分析方法难以精准获取产品价格波动规律，且传统单一神经网络仍无法支持复杂建模。

因此，提出将卷积神经网络与长短期记忆网络相结合，发挥协同架构的互补优势，提升深度学习模型预测性能，实现以多维特征协同学习解决电商产品价格波动建模精度不足问题。

2.2 搭建产品价格预测模型

（1）综合考虑电子商务领域特点，从产品价格形成机制与波动规律两方面进行分析和预测，对相关数据进行整合与处理，搭建CNN-LSTM 深度学习价格预测模型。

（2）按时间序列，整合电商产品历史价格数据，并将其关联影响因素，设置为预测模型的输入特征，通过卷积神经网络对局部时序模式进行提取，再利用长短时记忆网络对其中存在的依赖关系精准捕捉。在注意力机制支持下，进一步分析价格数据的关键特征，满足未来时间节点的电商产品价格准确预测需求。

（3）该模型架构中的 CNN 负责提取输入特征中的关键特征，经过卷积、池化等环节处理，提升关键特征提取准确性；而 LSTM 负责对产品价格数据对应时序特征进行步骤，将CNN 提取的特征信息设置为输入，经多个隐藏层完成数据深度处理。该处理结果将通过全连接层映射，最后模型输出结果，即为产品未来价格预测结果。

2.3 数据预处理

（1）从某电商交易平台中获取所需数据，数据时间范围为 2007 年 3 月-2025 年 7月，将该时段内所产生的数据作为预测某电商产品价格趋势的数据集 A。该部分数据也可以将交易平台上某产品的价格波动加以反馈，同时掌握不同时段内该产品的市场供需、促销等情况，以及产品价格影响因素确定。

（2）将 10 年内黄金价格作为数据集B，根据该期间内黄金价格趋势数据，对过去10 年内的金价波动情况直接展现。

（3）将数据集 A 与数据集 B 相结合，分析该预测模型在不同市场条件下的性能表现。将数据集作为模型训练集使用时，需要采取归一化处理，将数据中的一些异常数据直接去除，以保证预测模型的分析效率和稳定性。可通过下述公式对数据预处理过程进行表示：

式中，表示 x 数据集； x_min 表示数据最小值； x_max 表示数据最大值。

2.4 注意力机制选择

（1）选用 ECA、SE、Base 三种注意力机制，在产品价格趋势预测任务中，进一步评估注意力机制对预测模型性能的影响，依据评估结果，筛选最佳注意力机制。

（2）基于同一个模型架构，注意力机制、数据集均为变量，对上述三种注意力机制加以评估。按照统一滑动窗口大小，对数据集进行训练和测试。将 ECA、SE、Base注意力模块在模型架构中合适位置嵌入。明确学习率、批量大小、训练轮数等训练参数，增强评估结果之间的对比性。

（3）将平均绝对误差、均方误差、解释方差得分以及平均绝对百分比误差设置为注意力机制的核心评估指标。其中利用平均绝对误差与均方误差衡量模型预测误差，二者数值越小，模型对产品价格趋势预测精度越高；解释方差得分可以直接反馈模型预测值与初始观测值之间的拟合性，该数值与 1 相接近时，该模型的数据拟合效果越佳。例如，可通过下述公式表达平均绝对误差计算过程：

式中， MAE 表示平均绝对误差； n 表示预测值的数量； 表示实际数值；表示预测值[2]。

（4）从评估结果来看，如表1 所示，其中 CNN-LSTM（ECA）在各评估指标方面表现最优，平均绝对误差、均方误差、解释方差得分以及平均绝对百分比误差分别为0.01679、0.00072、0.44434、0.80659。

表 1 基于不同注意力机制的核心评估指标统计

CNN-LSTM（SE）、CNN-LSTM（Base）注意力机制在产品价格趋势预测任务中的评估指标表现均低于 CNN-LSTM（ECA）。

此外，从黄金价格预测任务来看，CNN-LSTM（ECA）同样有良好表现，其平均绝对误差、均方误差、解释方差得分以及平均绝对百分比误差均在预期范围内，能够更好地确保产品价格趋势预测结果的精准性。以模型预测结果为依据，明确未来电商产品价格趋势，为企业进行市场决策提供可靠数据支持。

结束语：综上所述，随着电子商务迅速发展，也会产生大量产品数据，为了提高数据处理和利用效率，提出在产品数据分析中运用深度学习技术，从大量数据中提取关键信息，帮助企业精准定位用户需求，为其优化产品库存管理、预测价格波动规律等提供可靠依据，以保证企业决策的科学性和有效性，助推电子商务行业向智能化、数字化转型。

参考文献：

[1]孟娟娜. 基于大数据驱动的电子商务产品自动化识别系统[J]. 电子设计工程,2024, 32 (20): 89-92.

[2]樊慧琼. 基于深度学习的电子商务产品数据分析研究[D]. 江西财经大学, 2025.

作者简介：刘梅，女，汉族，籍贯：广东高州，学历：硕士研究生，单位：，主要从事电子商务方向教学工作。