在本文中，我们提出了一个时序数据预测模型，该模型可有效利用用户的历史数据及其他信息，来预测未来的用户流量

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在本文中，我们提出了一个时序数据预测模型，该模型可有效利用用户的历史数据及其他信息，来预测未来的用户流量

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

随着互联网的发展，人们对广告投放方式、媒介的选择等方面越来越重视。而广告行业对于各类信息的了解和调研已逐渐成熟。不少广告公司也在开拓新的市场，通过互联网广告媒体等传播手段，增加营收。但是广告投放过程中仍存在很多问题，其中一个很重要的问题就是流量预测问题。由于网络环境和用户行为的复杂性，如何准确及时地预测用户的访问频率和流量至关重要。因此，本文提出了一种基于时序数据的广告流量预测模型，该模型可以根据历史数据及其他信息对未来可能出现的广告流量进行估计，从而能够更好地进行广告投放。

传统的广告预测模型大多基于空间特征，即某些区域或城市对用户的流量较高，另一些区域或城市则相反。然而，随着互联网的普及和扩散，不同地域间的流量差异显著降低。所以，如何通过空间信息帮助广告预测模型更好地预测用户的流量并不是新鲜事。

基于时序数据的预测方法可分为离线和在线两类。在线的方法如Holt-Winters方法、ARIMA方法、神经网络方法、LSTM方法等，这些方法通常需要多个历史数据作为输入，通过分析数据中的时间序列特性、周期性、波动性等进行预测。但是，这些方法要求历史数据足够长，才能比较准确地预测当前的用户流量。

另一方面，离线的方法如ARMAX（Autoregressive Moving Average with Exogenous Variable）模型、VAR模型等，这些方法不需要过多的历史数据作为输入。因为它们只是将历史数据与当前时刻的外生变量进行线性回归，得到预测值。但这些方法不能完全解释用户行为和需求的变化，只能提供粗略的预测。

因此，在本文中，我们提出了一个时序数据预测模型，该模型可有效利用用户的历史数据及其他信息࿰