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shope蝦皮電商選品為原因本說明書實(shí)施例公開了一種店鋪推薦方法、裝置及設(shè)備。方案包括：獲取第一數(shù)據(jù)特征日志，數(shù)據(jù)特征日志中包括用戶標(biāo)識(shí)、店鋪標(biāo)識(shí)以及用戶的歷史行為特征，店鋪標(biāo)識(shí)表示被推薦給用戶的店鋪，歷史行為特征表示用戶對(duì)店鋪的實(shí)際操作行為；根據(jù)第一數(shù)據(jù)特征日志基于設(shè)定維度從數(shù)據(jù)庫中提取樣本集合，樣本集合中的各個(gè)樣本包括用戶標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的用戶特征、店鋪標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的店鋪特征、用戶與店鋪的交叉特征以及歷史行為特征，交叉特征表示用戶與店鋪之間的互動(dòng)行為；利用樣本集合對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到預(yù)測(cè)模型；采用預(yù)測(cè)模型對(duì)在線用戶對(duì)應(yīng)的候選店鋪進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到滿足條件的待推薦店鋪；將待推薦店鋪推薦給所述在線用戶。shope蝦皮電商選品為原因?qū)儆谥笓]信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種指揮信息系統(tǒng)生成方案增量分析方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及終端，揮信息系統(tǒng)生成方案增量分析方法包括三個(gè)步驟：一是構(gòu)建指揮信息系統(tǒng)生成方案評(píng)估指標(biāo)體系；二是設(shè)計(jì)專家意見一致性集結(jié)方法；三是設(shè)計(jì)評(píng)估效用值計(jì)算方法，選取合適的評(píng)估基準(zhǔn)，為絕對(duì)效用值的計(jì)算做好準(zhǔn)備，增量評(píng)估效用值的計(jì)算是在不改變?cè)蟹桨傅慕^對(duì)效用值的基礎(chǔ)上，對(duì)新方案的效用值進(jìn)行計(jì)算的過程?？芍苯訉?duì)原有方案和新增方案的效用值進(jìn)行排序，從而得到全部方案的優(yōu)劣排序結(jié)果。相比于CAEM，上述過程能夠避免對(duì)原有方案效用值的重復(fù)計(jì)算，從而在新方案加入時(shí)縮短評(píng)估時(shí)間。

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