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四、亞馬遜由于系統(tǒng)問題取消訂單相關圖片展示

亞馬遜由于系統(tǒng)問題取消訂單一種貨源優(yōu)配模型構建方法、優(yōu)配模型以及優(yōu)配方法，屬于深度學習領域，要解決的技術問題為如何對營銷系統(tǒng)中的商品貨源進行智能化最優(yōu)分配。方法包括：S100、構建BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型以及LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型；采集零售戶基礎信息數(shù)據(jù)和零售戶歷史訂購數(shù)據(jù)；S200、以訓練樣本中零售戶基礎信息數(shù)據(jù)訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型模型；以輸出的零售戶貨源歷史分配數(shù)據(jù)以及訓練樣本中零售戶歷史訂購數(shù)據(jù)訓練LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型；S300、如果模型準確率不符合閾值，循環(huán)執(zhí)行步驟S200直至模型準確率達到閾值。模型為上述方法構建的貨源優(yōu)配模型。優(yōu)配方法為通過上述方法構建的優(yōu)配模型出參決策貨源優(yōu)配。亞馬遜由于系統(tǒng)問題取消訂單本申請公開了一種創(chuàng)建業(yè)務數(shù)據(jù)庫、業(yè)務數(shù)據(jù)存儲和確定業(yè)務數(shù)據(jù)的方法及裝置。該業(yè)務數(shù)據(jù)存儲方法包括：接收業(yè)務數(shù)據(jù)，所述業(yè)務數(shù)據(jù)包括業(yè)務標識、業(yè)務用戶標識以及至少一個業(yè)務公用屬性的屬性值；將業(yè)務數(shù)據(jù)的業(yè)務用戶標識和業(yè)務標識作為第一記錄存儲于第一數(shù)據(jù)庫中；確定各業(yè)務公用屬性的屬性值是否存在于第二數(shù)據(jù)庫的一條記錄中，當存在時，建立所述第二數(shù)據(jù)庫中存儲有各所述業(yè)務公用屬性的屬性值的第二記錄與所述第一記錄的關聯(lián)關系。使得不需要將各所述業(yè)務公用屬性的屬性值在第二數(shù)據(jù)庫中重新進行存儲，從而解決了現(xiàn)有技術的存儲方式造成業(yè)務數(shù)據(jù)大量冗余的問題。

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