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但是若保留所有的解释变量，解释变量之间也可能存在多重共线性，所以本文在相关性分析基础上应用LASSO算法来进一步分析与选取特征［10］。基于LASSO的特征选取在高维数据变量选择方法的研究领域中，Tibshirani在1996年提出普通线性模型下的LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperate(LASSO)算法，LASSO算法就是在损失函数后面加上惩罚项（即L1正则项），L1正则项可以约束方程的稀疏性，这种稀疏性即可应用于特征的选择，这种方法与传统的算法相比优点在于可以在进行连续的变量选择的同时进行模型参数估计［11］。而且LASSO算法可以有效解决解释变量多重共线性的问题，使得后续建立的模型拥有稳定的性能。针对上一节相关性分析结果，采用R语言中的glmnet包实现的LASSO算法对关键词搜索数据进行分析与特征选取。通过分析模型的Lambda解路径图可以发现，随着惩罚的力度加大，越来越多的变量系数会被压缩为0，而那些在Lambda比较大时仍然拥有非零系数的变量就是越重要的解释变量［12-13］。本文选取平均误差（MAE）作为评价指标，通过交叉验证得到优Lambda值，模型MAE与Lambda之间的关系如图1所示。图1中左侧虚线是佳Lambda取值（065）。基于智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。金融数据挖掘组件

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本文提出的基于网络搜索数据的预测方法可以利用前期网络搜索数据预测后续汽车销量，而相应品牌的汽车生产厂商可以根据预测结果及时调整企业的生产和营销策略。模型的可靠性检验及推广应用是接下来的研究方向。参考文献［1］中国汽车工业协会.中国汽车工业发展年度报告（2016）［Ｍ］.北京：社会科学文献出版社,2016.［2］黄琦.基于灰色理论的汽车销售量预测研究［J］.机械制造,2013,51(4):78-80.［3］胡彦君.ARIMA模型在汽车销量预测中的应用及SAS实现［J］.河北企业,2012(4):11-12.［4］王旭天.基于BP神经网络的我国汽车销量预测分析［D］.上海：东华大学,2016.［5］袁庆玉,彭赓,刘颖,等.基于网络关键词搜索数据的汽车销量预测研究［J］.管理学家(学术版),2011(1):12-24.［6］孔令顶.基于互联网搜索量的大众途观汽车销量预测研究［J］.时代金融,2015(30):222,226.［7］王守中,崔东佳,彭赓.基于Web搜索数据的宝马汽车销量预测研究［J］.经济师,2013(12):22-24，26.［8］FANTAZZINID,［J］ernationalJournalofProductionEconomics,2015,170:97-135.［9］李忆,文瑞,杨立成.网络搜索指数与汽车销量关系研究——基于文本挖掘的关键词获取［J］.现代情报,2016,36(8):131-136。

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为什么需要个性化推荐？科技进步带来的是更大程度地提高效率和生产力已经是无可争辩的事实。随着时代变迁的广告业，从广播、电视业广告的辉煌，到互联网门户时代的banner广告和狂轰乱炸的edm，再到了搜索引擎和移动互联网时代的推荐位广告，随着人们的数据可被记录并且计算，也随之产生了计算广告学这门新兴学科。从广撒网的广告形式到精细地捕捉到用户的需求，并且呈现给用户更加恰当的广告，给互联网公司带来了巨额的广告收入，这中间推荐系统功不可没。早期的门户网站充斥着banner广告,并没有精细触达用户电商的推荐系统则帮助电商网站提高销售额，亚马逊通过个性化推荐系统能够提高35%的销售量。在2016年，推荐算法能够为Netflix节省每年10亿美元。让其中的冷门内容也能够发挥作用，需要依赖基于用户习惯数据的个性化推荐系统——利用个性化推荐，相比简单展示受欢迎清单，观看率提升3-4倍。而近两年兴起的内容分发类产品更是基于内容推荐的个性化推荐收获了大量用户的注意力。今日头条、一点资讯，或是百度的feed流产品，已经成为了除了微信之外的“时间”。让用户愿意沉浸其中的原因，除了产品内容本身的建设，也有来自于个性化推荐的重要力量。金融数据挖掘组件

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