零售业的转型与升级是近年来市场重点关注的领域,伴随着大数据以及机器学习领域的不断发展,使我们有可能将这两个行业进行结合,实现智慧零售。在此背景下,本文对如何精准地预测线下商家的客流量(即到店并发生消费的客流量,下文简称客流量)展开了研究。精准地预测客流量可以帮助商家实行更好的运营服务,在进货以及仓储等方面也能给商家提供更有效的建议,从而降低商家的成本,改善用户的体验。在现有的相关研究中,研究者主要着眼于对商家销量的预测,或是对交通,旅游客流量的预测。线下商家的模式以及场景和上述问题存在着较大的差别,例如对电商销量的预测中无需考虑到天气因素的影响,线下商家的营业时间更为固定等等。因此,为了能够更好地解决线下商家的客流量预测问题,本文首先对相关问题展开细致的调研,分析了它们的解决方案(时序分析模型,梯度提升模型,多层神经网络等等)的适用性与不足。为了克服单个模型的缺陷,本文引入了集成学习的概念,通过多个模型的融合来达到比单模型更为精确的效果。之后本文针对现有集成学习方法的不足,提出了基于动态权重的融合模型,相比于单模型以及传统的融合方法,新的模型不是给每个模型一个静态的权重,而是会根据其表现在不同样本上动态赋予其不同的权重,并且会使用预训练的特征重要性评估模型来确定每个特征的权重,避免了一般融合方法的缺陷,提升了模型的预测精度以及鲁棒性。最后本文在在阿里巴巴公司提供的真实数据集上进行了实验分析。实验首先分析了相应场景下的数据分布和特点并对数据集进行了预处理,在此基础上,根据对客流量预测的认知和在实际应用中的特性,提取了多组实用特征。之后对所提及的算法以及融合模型进行了实验对比,通过对实验结果的充分分析,我们发现基于动态权重的融合模型在预测精准度以及鲁棒性上均有所提高,从而证明了本模型的有效性,以及本文的实际应用意义。