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排名	長尾詞	全網(wǎng)指數(shù)	挖掘詞數(shù)	百度查詢	流量熱度
1	wish怎么購物	26	2	百度查詢	49 元
2	wish平臺(tái)規(guī)則	77	5	百度查詢	47 元
3	wish個(gè)人注冊	57	18	百度查詢	41 元
4	wish注冊個(gè)人	4	20	百度查詢	46 元
5	個(gè)人注冊wish	91	3	百度查詢	47 元
6	wish china	29	1	百度查詢	38 元
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8	wish產(chǎn)品優(yōu)化	28	7	百度查詢	11 元
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10	wish開放平臺(tái)	34	20	百度查詢	10 元

排名	長尾詞	全網(wǎng)指數(shù)	挖掘詞數(shù)	360查詢	流量熱度
1	wish降價(jià)	86	8	360查詢	37 元
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1	wish平臺(tái)的特點(diǎn)有哪些	80	9	搜狗查詢	25 元
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四、wish商品相關(guān)圖片展示

wish商品涉及Vague集的黑啟動(dòng)方案優(yōu)選方法，包括步驟：根據(jù)電力系統(tǒng)中設(shè)備所處狀態(tài)和參數(shù)形成待評估的黑啟動(dòng)方案，選擇合適的評價(jià)指標(biāo)，形成Vague值決策矩陣；根據(jù)備選方案的Vague指標(biāo)數(shù)據(jù)，選取理想方案；計(jì)算每個(gè)黑啟動(dòng)備選方案與理想方案的相似度；確定每個(gè)評價(jià)指標(biāo)的Vague值權(quán)重；利用線性規(guī)劃模型求解求取最優(yōu)權(quán)重；計(jì)算每個(gè)方案的最終得分并進(jìn)行排序。提供的基于Vague值相似度的黑啟動(dòng)決策方法利用的主觀信息少，且充分利用了指標(biāo)間的客觀信息，并通過比較備選黑啟動(dòng)方案和理想方案的相似性快速得到各方案的優(yōu)劣排序，從而可為在線黑啟動(dòng)決策提供支持。wish商品一種貨源優(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。

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