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排名	長(zhǎng)尾詞	全網(wǎng)指數(shù)	挖掘詞數(shù)	百度查詢	流量熱度
1	wish上買東西	48	20	百度查詢	8 元
2	如何做wish 平臺(tái)	1	13	百度查詢	3 元
3	wish 商戶平臺(tái)登陸	7	11	百度查詢	31 元
4	wishpost wish	0	9	百度查詢	37 元
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6	birthday wish	6	13	百度查詢	50 元
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8	wish獨(dú)立站	36	19	百度查詢	40 元
9	hope和wish的用法總結(jié)	15	16	百度查詢	15 元
10	怎樣做好wish	30	4	百度查詢	47 元

排名	長(zhǎng)尾詞	全網(wǎng)指數(shù)	挖掘詞數(shù)	360查詢	流量熱度
1	wish商戶平臺(tái)下載	31	5	360查詢	1 元
2	wish收錢	83	6	360查詢	14 元
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1	wish易選品	3	17	搜狗查詢	47 元
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四、wish平臺(tái)怎么買東西相關(guān)圖片展示

wish平臺(tái)怎么買東西一種貨源優(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(wèn)題為如何對(duì)營(yíng)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(gòu)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(gòu)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(guò)上述方法構(gòu)建的優(yōu)配模型出參決策貨源優(yōu)配。wish平臺(tái)怎么買東西提出了一種在B/S架構(gòu)軟件系統(tǒng)中瀏覽數(shù)據(jù)的方法,包括:步驟S102,配置數(shù)據(jù)量閾值;以及步驟S104,在將被瀏覽的數(shù)據(jù)量大于所述數(shù)據(jù)量閾值時(shí),將所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為文件供用戶瀏覽。還提供了一種在B/S架構(gòu)軟件系統(tǒng)中瀏覽數(shù)據(jù)的系統(tǒng),包括:閾值配置單元,配置數(shù)據(jù)量閾值;以及判斷單元,判斷將被瀏覽的數(shù)據(jù)量是否大于所述數(shù)據(jù)量閾值;存儲(chǔ)單元,在將被瀏覽的數(shù)據(jù)量大于所述數(shù)據(jù)量閾值時(shí),將所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為文件供用戶瀏覽。根據(jù)分發(fā)明的技術(shù)方案,能夠在滿足企業(yè)業(yè)務(wù)管理需要的同時(shí),達(dá)到最低限度地占用網(wǎng)絡(luò)資源、有效地利用客戶端資源、提高大數(shù)據(jù)量瀏覽效率、提高大數(shù)據(jù)量查詢結(jié)果后續(xù)處理的方便性等性能。

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