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四、跨境電商創(chuàng)業(yè)計劃書 店鋪規(guī)劃相關圖片展示

跨境電商創(chuàng)業(yè)計劃書 店鋪規(guī)劃提出了改進馬爾科夫鏈的店鋪信用風險預測方法，具體步驟如下：1，店鋪語料庫獲?。豪镁W(wǎng)絡爬蟲技術在電商平臺爬取店鋪詳情及店鋪的商品指定信息并保存到數(shù)據(jù)庫中；2，中文自然語言處理：首先對店鋪商品的評論文本進行預處理，然后利用中文自然語言處理工具進行情感分析，得到情感得分；3，信用風險預測：根據(jù)多維度數(shù)據(jù)融合，設計出店鋪信用綜合評價表，計算出每個店鋪的信用得分，進一步，構建出改進的馬爾科夫鏈模型，根據(jù)此模型完成對店鋪的信用值預測，最后，根據(jù)信用值得分得到店鋪的風險等級。這就為優(yōu)化電子商務店鋪安全監(jiān)管工作，提高監(jiān)管質(zhì)量和電子商務安全創(chuàng)造了條件。跨境電商創(chuàng)業(yè)計劃書 店鋪規(guī)劃一種店鋪名稱挖掘方法及裝置。該方法包括：搜集店鋪名稱，根據(jù)搜集到的店鋪名稱，生成核心短語集合和特征短語集合；對特征短語集合及核心短語集合中的任一短語進行分詞，計算任一分詞結果作為核心詞的概率以及作為特征詞的概率；獲取待處理的目標店鋪名稱，對目標店鋪名稱進行分詞，確定至少一個切分點，其中，將切分點之前的詞語作為核心詞，將切分點之后的詞語作為特征詞，根據(jù)核心詞概率及特征詞概率計算各個切分點對應的切分概率，根據(jù)切分概率確定目標店鋪名稱的目標切分點，提升了挖掘的準確率，節(jié)省了挖掘時間，簡化了處理流程，克服了現(xiàn)有技術采用N?gram方法來一級一級地挖掘?qū)е轮貜筒僮鳎液馁M時間的問題。

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