但是若保留所有的解釋變量，解釋變量之間也可能存在多重共線性，所以本文在相關性分析基礎上應用LASSO算法來進一步分析與選取特征［10］。基于LASSO的特征選取在高維數據變量選擇方法的研究領域中，Tibshirani在1996年提出普通線性模型下的LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperate(LASSO)算法，LASSO算法就是在損失函數后面加上懲罰項（即L1正則項），L1正則項可以約束方程的稀疏性，這種稀疏性即可應用于特征的選擇，這種方法與傳統(tǒng)的算法相比優(yōu)點在于可以在進行連續(xù)的變量選擇的同時進行模型參數估計［11］。而且LASSO算法可以有效解決解釋變量多重共線性的問題，使得后續(xù)建立的模型擁有穩(wěn)定的性能。針對上一節(jié)相關性分析結果，采用R語言中的glmnet包實現的LASSO算法對關鍵詞搜索數據進行分析與特征選取。通過分析模型的Lambda解路徑圖可以發(fā)現，隨著懲罰的力度加大，越來越多的變量系數會被壓縮為0，而那些在Lambda比較大時仍然擁有非零系數的變量就是越重要的解釋變量［12-13］。本文選取平均誤差（MAE）作為評價指標，通過交叉驗證得到優(yōu)Lambda值，模型MAE與Lambda之間的關系如圖1所示。圖1中左側虛線是佳Lambda取值（065）?；谥悄軘M合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。金融數據挖掘組件

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本文提出的基于網絡搜索數據的預測方法可以利用前期網絡搜索數據預測后續(xù)汽車銷量，而相應品牌的汽車生產廠商可以根據預測結果及時調整企業(yè)的生產和營銷策略。模型的可靠性檢驗及推廣應用是接下來的研究方向。參考文獻［1］中國汽車工業(yè)協會.中國汽車工業(yè)發(fā)展年度報告（2016）［Ｍ］.北京：社會科學文獻出版社,2016.［2］黃琦.基于灰色理論的汽車銷售量預測研究［J］.機械制造,2013,51(4):78-80.［3］胡彥君.ARIMA模型在汽車銷量預測中的應用及SAS實現［J］.河北企業(yè),2012(4):11-12.［4］王旭天.基于BP神經網絡的我國汽車銷量預測分析［D］.上海：東華大學,2016.［5］袁慶玉,彭賡,劉穎,等.基于網絡關鍵詞搜索數據的汽車銷量預測研究［J］.管理學家(學術版),2011(1):12-24.［6］孔令頂.基于互聯網搜索量的大眾途觀汽車銷量預測研究［J］.時代金融,2015(30):222,226.［7］王守中,崔東佳,彭賡.基于Web搜索數據的寶馬汽車銷量預測研究［J］.經濟師,2013(12):22-24，26.［8］FANTAZZINID,［J］ernationalJournalofProductionEconomics,2015,170:97-135.［9］李憶,文瑞,楊立成.網絡搜索指數與汽車銷量關系研究——基于文本挖掘的關鍵詞獲取［J］.現代情報,2016,36(8):131-136。

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為什么需要個性化推薦？科技進步帶來的是更大程度地提高效率和生產力已經是無可爭辯的事實。隨著時代變遷的廣告業(yè)，從廣播、電視業(yè)廣告的輝煌，到互聯網門戶時代的banner廣告和狂轟亂炸的edm，再到了搜索引擎和移動互聯網時代的推薦位廣告，隨著人們的數據可被記錄并且計算，也隨之產生了計算廣告學這門新興學科。從廣撒網的廣告形式到精細地捕捉到用戶的需求，并且呈現給用戶更加恰當的廣告，給互聯網公司帶來了巨額的廣告收入，這中間推薦系統(tǒng)功不可沒。早期的門戶網站充斥著banner廣告,并沒有精細觸達用戶電商的推薦系統(tǒng)則幫助電商網站提高銷售額，亞馬遜通過個性化推薦系統(tǒng)能夠提高35%的銷售量。在2016年，推薦算法能夠為Netflix節(jié)省每年10億美元。讓其中的冷門內容也能夠發(fā)揮作用，需要依賴基于用戶習慣數據的個性化推薦系統(tǒng)——利用個性化推薦，相比簡單展示受歡迎清單，觀看率提升3-4倍。而近兩年興起的內容分發(fā)類產品更是基于內容推薦的個性化推薦收獲了大量用戶的注意力。今日頭條、一點資訊，或是百度的feed流產品，已經成為了除了微信之外的“時間”。讓用戶愿意沉浸其中的原因，除了產品內容本身的建設，也有來自于個性化推薦的重要力量。金融數據挖掘組件

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