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    0引言近年来，我国汽车产销呈现较快增长，产销总量屡创历史新高，据中国汽车工业协会统计数据，2016年中国汽车产销均超2800万辆，连续八年蝉联全球***［1］。据车主之家网站提供的数据显示，2009~2016年我国销量排名**的品牌汽车占比高达，对于我国汽车消费者而言，品牌效应十分***。但是汽车生产厂商追求规模效应时存在一定的盲目性，导致产能过剩的问题日益凸显。在严峻的形势下，汽车生产企业应认真分析市场未来的需求量和可能存在的变化趋势，合理规划生产计划，采用以销定产的生产策略。因此如何准确地预测销量，对于汽车生产企业研究市场行情及时调整生产经营策略有着极其重要的意义。随着人工智能的出现以及基于网络数据的预测研究的***开展，将网络搜索数据应用于汽车销量的预测已成为研究的热点。传统的汽车销量预测研究采用的主要方法有灰色系统理论［2］、时间序列模型［3］以及人工神经网络［4］等，但这些研究采用的数据时间粒度比较大，研究对象大都集中于我国汽车年度总销量的预测，研究成果难以应用推广。文献［5］在建立网络关键词搜索数据与汽车销量理论框架的基础上，使用自动推荐技术选取关键词并进行关键词合成。传统零售数据挖掘方法贴近业务实际、聚焦业务痛点，专注于难、痛、愁、急的问题。

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挖掘技术来自于机器学习，但是机器学习研究并没有把海量数据作为处理对象。所以数据挖掘需要对算法进行改造，使算法性能和空间占用实用化。同时，数据挖掘有其独特的内容关联分析。关于数据挖掘和模式识别，从概念上来说的话，是可分，数据挖掘重在发现知识，模式识别重在理解事物。考虑到数据本身，数据挖掘的建模过程通常需要六个步骤：了解业务、了解数据、准备数据、建立模型、评估模型、部署模型。必须在机器学习领域进一步研究。绝大多数分析工具界面复杂、术语晦涩、操作繁琐，十分难用？页面友好、全模块化、一目了然。

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    它一种在做个性化推荐时候的方法论。因为如果**按照单一的热门推荐，网络的马太效应(指强者愈强、弱者愈弱的现象)就会明显；且长尾中物品较难被用户发现，造成了资源浪费。而协同过滤问题恰恰解决了用户的个性化需求（用户更愿意打开自己感兴趣或者熟悉的内容），使得长尾上的物品有了被展示和消费的可能性，也使得马太效应相对弱化。协同过滤包括两种类型：(基于物品的协同过滤)：小明在网站上看了《超人归来》的电影，系统就会推荐与这部电影的相似的电影，比如《蜘蛛侠2》给小明。这是基于电影之间的相似性做出的推荐。(注意：两部电影之间的是否相似是由大量用户是否同时都看了这两部电影得到的。如果大量用户看了A电影，同时也看了B电影，即可认为这两部的电影是相似的，所以Item-CF仍然是基于用户行为的。)腾讯视频中，当观看《超人归来》时系统推送的电影(基于用户的协同过滤）：小明在购物网站上买了一副耳机，系统中会找出与小明相似的“近邻好友”他们除了买耳机之外，还买了什么。如果与小明相似的“近邻”小华还买过音箱，而这件东西小明还没买过，系统就会给小明推荐音箱。这是基于用户之间的相似性做出的推荐。传统零售数据挖掘方法

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