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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(xún)	流量熱度
1	lazada如何入駐lazmall	56	19	百度查詢(xún)	46 元
2	lazada如何申請(qǐng)	64	19	百度查詢(xún)	42 元
3	lazada如何注冊(cè)	84	7	百度查詢(xún)	4 元
4	lazada入門(mén)	100	15	百度查詢(xún)	3 元
5	lazada入住	24	11	百度查詢(xún)	18 元
6	lazada入駐	16	11	百度查詢(xún)	44 元
7	lazada入駐2020年	20	11	百度查詢(xún)	5 元
8	lazada入駐步驟	4	18	百度查詢(xún)	37 元
9	lazada入駐入口	39	5	百度查詢(xún)	28 元
10	lazada入駐商城	45	12	百度查詢(xún)	13 元

排名	長(zhǎng)尾詞	全網(wǎng)指數(shù)	挖掘詞數(shù)	360查詢(xún)	流量熱度
1	lazada入駐申請(qǐng)表	86	5	360查詢(xún)	39 元
2	lazada軟件	73	3	360查詢(xún)	34 元
3	lazada商城	15	19	360查詢(xún)	19 元
4	lazada商戶(hù)注冊(cè)	0	19	360查詢(xún)	49 元
5	lazada商家	75	2	360查詢(xún)	34 元
6	lazada商家版	78	7	360查詢(xún)	1 元
7	lazada商家登陸	75	9	360查詢(xún)	35 元
8	lazada商家登錄	96	11	360查詢(xún)	3 元
9	lazada商家登入	78	20	360查詢(xún)	33 元
10	lazada商品采集	58	6	360查詢(xún)	41 元

排名	長(zhǎng)尾詞	全網(wǎng)指數(shù)	挖掘詞數(shù)	搜狗查詢(xún)	流量熱度
1	lazada商品定價(jià)	98	14	搜狗查詢(xún)	15 元
2	lazada上產(chǎn)品	4	5	搜狗查詢(xún)	10 元
3	lazada上傳產(chǎn)品	16	1	搜狗查詢(xún)	20 元
4	lazada上傳批量	5	12	搜狗查詢(xún)	12 元
5	lazada上貨	25	12	搜狗查詢(xún)	11 元
6	lazada上架	86	19	搜狗查詢(xún)	29 元
7	lazada上架產(chǎn)品	14	7	搜狗查詢(xún)	42 元
8	lazada上架軟件	40	19	搜狗查詢(xún)	21 元
9	lazada上新	5	13	搜狗查詢(xún)	1 元
10	lazada申請(qǐng)	42	11	搜狗查詢(xún)	46 元

四、lazada如何入駐相關(guān)圖片展示

lazada如何入駐一種變壓器臺(tái)電能數(shù)據(jù)采集終端及應(yīng)用所述數(shù)據(jù)采集終端實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的方法,具體涉及一種電能數(shù)據(jù)采集終端,解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集終端在數(shù)據(jù)采集接口出現(xiàn)故障時(shí)無(wú)法繼續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的問(wèn)題。所述的數(shù)據(jù)采集終端包括控制電路、主站通訊接口電路、無(wú)線通訊模塊、電源供電電路、Flash存儲(chǔ)器、數(shù)據(jù)采集接口電路,它還包括數(shù)據(jù)采集擴(kuò)展接口電路,數(shù)據(jù)采集擴(kuò)展接口電路與數(shù)據(jù)采集接口電路同時(shí)工作,應(yīng)用所述終端實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的方法:所述終端與主站服務(wù)器建立聯(lián)系后,微處理器控制數(shù)據(jù)采集接口電路及數(shù)據(jù)采集擴(kuò)展接口電路對(duì)電表進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。所述的終端能夠在一個(gè)數(shù)據(jù)采集接口出現(xiàn)故障時(shí)自動(dòng)切換到另一數(shù)據(jù)采集接口,適用于變壓器臺(tái)的數(shù)據(jù)采集。lazada如何入駐本說(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(hù)標(biāo)識(shí)、店鋪標(biāo)識(shí)以及用戶(hù)的歷史行為特征，店鋪標(biāo)識(shí)表示被推薦給用戶(hù)的店鋪，歷史行為特征表示用戶(hù)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(hù)標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的用戶(hù)特征、店鋪標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的店鋪特征、用戶(hù)與店鋪的交叉特征以及歷史行為特征，交叉特征表示用戶(hù)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(hù)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(hù)。

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