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四、亞馬遜收款賬戶義烏個(gè)體相關(guān)圖片展示

亞馬遜收款賬戶義烏個(gè)體本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)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(kù)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。亞馬遜收款賬戶義烏個(gè)體B2B賣(mài)家效果評(píng)估和優(yōu)化方法，包括如下步驟：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇和預(yù)處理：賣(mài)家數(shù)據(jù)信息、賣(mài)家的商品信息數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇和預(yù)處理，即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新清理、集成、規(guī)約和變換；對(duì)賣(mài)家的銷(xiāo)售指標(biāo)進(jìn)行聚類(lèi)分析建立模型：賣(mài)家的銷(xiāo)售指標(biāo)選取了賣(mài)家關(guān)心的重要指標(biāo)，包括曝光量、點(diǎn)擊量、詢盤(pán)量，以這三個(gè)量進(jìn)行聚類(lèi)計(jì)算，取得最后的聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行分析；對(duì)數(shù)據(jù)的聚類(lèi)形成的評(píng)估模型進(jìn)行交互修正；使用決策樹(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，層次性的找出賣(mài)家推廣效果不理想的原因，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)賣(mài)家提供優(yōu)化方案。最終能夠有效的增加賣(mài)家的點(diǎn)擊量、曝光量、詢盤(pán)量，提高賣(mài)家的交易成功率，為賣(mài)家提供更好的電子商務(wù)服務(wù)；從而能夠監(jiān)控賣(mài)家推廣優(yōu)化前后的效果。

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