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四、cdiscount跨境電商的選品平臺相關(guān)圖片展示

cdiscount跨境電商的選品平臺公開一種多信道多主用戶認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中次用戶協(xié)助主用戶中繼的方法，包括步驟：將時間時隙化；在主用戶時隙，同時考慮所有需要傳輸數(shù)據(jù)的主用戶的速率和，使主用戶的速率和最大，并以此建立最優(yōu)化問題，分配各次用戶作為中繼節(jié)點；在次用戶時隙：如果某個次用戶想傳輸數(shù)據(jù)，當(dāng)且僅當(dāng)該次用戶的貢獻(xiàn)值足夠大時才能接入，同時降低當(dāng)前時隙接入了信道的次用戶的貢獻(xiàn)值；在主用戶時隙，根據(jù)優(yōu)化問題分配次用協(xié)助主用戶的算法為基于蟻群算法的分配算法。中主用戶通過次用戶作為中繼節(jié)點的協(xié)助，獲得了傳輸速率的提升，同時，次用戶接入主用戶預(yù)留的次用戶時隙，獲得了接入頻譜傳輸數(shù)據(jù)的權(quán)利，提升了整個認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的吞吐量，實用性和可行性強。cdiscount跨境電商的選品平臺本申請公開了用戶信用模型的用戶特征分類方法、用戶信用評估方法及裝置。該用戶信用評估方法包括：接收各用戶特征的用戶特征數(shù)據(jù)；將所述非指定用戶特征集合中各非指定用戶特征的用戶特征數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性處理，根據(jù)所述非線性處理的結(jié)果確定第一數(shù)值；將所述指定用戶特征集合中各指定用戶特征的用戶特征數(shù)據(jù)進(jìn)行線性映射，根據(jù)所述線性映射的結(jié)果確定第二數(shù)值；通過所述第一數(shù)值和所述第二數(shù)值，確定所述用戶信用模型的輸出值；根據(jù)所述輸出值評估用戶信用。從而解決了現(xiàn)有技術(shù)中，將全部的特征數(shù)據(jù)通過相同的方式進(jìn)行處理，導(dǎo)致根據(jù)該處理結(jié)果評估得到的用戶信用與實際偏差較大的問題。

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