瀏覽量：99,轉(zhuǎn)發(fā)量：87,閱讀時(shí)長(zhǎng)：627分鐘,米境通跨境電商ERP

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四、跨境電商上貨軟件燒撲邁相關(guān)圖片展示

跨境電商上貨軟件燒撲邁一種店鋪推薦方法及裝置。其中，店鋪推薦方法包括：根據(jù)店鋪推薦需求，獲取用戶位置信息以及用戶選擇的出行方式信息；根據(jù)用戶位置信息以及出行方式信息，篩選得到至少一個(gè)候選店鋪，評(píng)估針對(duì)每個(gè)候選店鋪的用戶到店時(shí)間；針對(duì)每個(gè)候選店鋪，根據(jù)用戶到店時(shí)間預(yù)測(cè)該候選店鋪的服務(wù)數(shù)據(jù)；根據(jù)各個(gè)候選店鋪的服務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行店鋪推薦?；谔峁┑姆桨?，在用戶選擇推薦的店鋪就餐時(shí)，可以縮短用戶就餐時(shí)間，避免用戶長(zhǎng)時(shí)間等待，尤其是對(duì)于時(shí)間較為緊張的用戶，不僅能夠讓用戶在有限的時(shí)間內(nèi)就餐，還能夠避免過(guò)多占用用戶時(shí)間，提升了用戶體驗(yàn)?？缇畴娚躺县涇浖龘溥~一種新增軟件項(xiàng)目的軟件工作量預(yù)測(cè)方法，屬于計(jì)算機(jī)軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)領(lǐng)域。本方法首先對(duì)歷史項(xiàng)目工作量進(jìn)行離散化并將歷史項(xiàng)目分成指定數(shù)目的項(xiàng)目類別。然后利用歷史項(xiàng)目工作量屬性數(shù)據(jù)計(jì)算每個(gè)項(xiàng)目屬性在項(xiàng)目工作量類別上的條件概率、先驗(yàn)概率。之后建立貝葉斯分類模型預(yù)測(cè)新增項(xiàng)目的工作量類別。然后，將預(yù)測(cè)工作量類別后的新增項(xiàng)目加入到歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)中，修復(fù)缺失數(shù)據(jù)，重新計(jì)算項(xiàng)目屬性在項(xiàng)目工作量類別上的條件概率并重新計(jì)算項(xiàng)目工作量類別先驗(yàn)概率，如此反復(fù)迭代，直到所有的概率分布均收斂。最后，利用收斂后的后驗(yàn)概率分布預(yù)測(cè)出新增軟件項(xiàng)目的工作量。與現(xiàn)有技術(shù)相比，大大提高軟件項(xiàng)目工作量預(yù)測(cè)模型的能力。

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