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四、亞馬遜aws系統(tǒng)打廣告相關(guān)圖片展示

亞馬遜aws系統(tǒng)打廣告一種貨源優(yōu)配模型構(gòu)建方法、優(yōu)配模型以及優(yōu)配方法，屬于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，要解決的技術(shù)問題為如何對營銷系統(tǒng)中的商品貨源進(jìn)行智能化最優(yōu)分配。方法包括：S100、構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；采集零售戶基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)和零售戶歷史訂購數(shù)據(jù)；S200、以訓(xùn)練樣本中零售戶基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模型；以輸出的零售戶貨源歷史分配數(shù)據(jù)以及訓(xùn)練樣本中零售戶歷史訂購數(shù)據(jù)訓(xùn)練LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；S300、如果模型準(zhǔn)確率不符合閾值，循環(huán)執(zhí)行步驟S200直至模型準(zhǔn)確率達(dá)到閾值。模型為上述方法構(gòu)建的貨源優(yōu)配模型。優(yōu)配方法為通過上述方法構(gòu)建的優(yōu)配模型出參決策貨源優(yōu)配。亞馬遜aws系統(tǒng)打廣告實(shí)施例公開了一種線路推薦方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)用戶當(dāng)前位置，從用戶歷史行為數(shù)據(jù)中獲取用戶觸發(fā)過、并且以所述當(dāng)前位置為起始地的候選線路集合；如果所述候選線路集合中，各候選線路上當(dāng)前待運(yùn)送的貨源總數(shù)小于預(yù)設(shè)的貨源數(shù)量閾值，則擴(kuò)大所述候選線路集合中的至少一個(gè)目的地的范圍；確定經(jīng)擴(kuò)大目的地的范圍后對應(yīng)的目標(biāo)線路集合，并將所述目標(biāo)線路集合推薦給用戶，其中，所述目標(biāo)線路集合中各目標(biāo)線路上當(dāng)前待運(yùn)送的貨源總數(shù)不小于所述貨源數(shù)量閾值。實(shí)施例考慮貨源數(shù)量與用戶對于線路熟悉的隱性約束條件，保證在限制條件內(nèi)，最大化貨源的推送數(shù)量與用戶對于歷史線路的偏好的平衡，提高線路推薦的效率。

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