瀏覽量：63,轉(zhuǎn)發(fā)量：106,閱讀時(shí)長(zhǎng)：128分鐘,米境通跨境電商ERP

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四、協(xié)佳跨境電商管理系統(tǒng)登不上相關(guān)圖片展示

協(xié)佳跨境電商管理系統(tǒng)登不上一種確定目標(biāo)店鋪的方法和裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一個(gè)具體實(shí)施方式包括：獲取樣本店鋪集中每個(gè)樣本店鋪的屬性信息；根據(jù)所述每個(gè)樣本店鋪的屬性信息構(gòu)建屬性矩陣；基于所述屬性矩陣，并采用局部異常因子算法，確定所述每個(gè)樣本店鋪的局部異常因子；根據(jù)所述局部異常因子從所述樣本店鋪集中篩選出目標(biāo)店鋪。該實(shí)施方式可量化店鋪信息，實(shí)現(xiàn)多屬性多維度融合計(jì)算以及多屬性決策，提高目標(biāo)店鋪選取的準(zhǔn)確率。協(xié)佳跨境電商管理系統(tǒng)登不上公開(kāi)人工智能的貨源分配的方法，涉及煙草資源分配、人工智能技術(shù)，充分利用煙草行業(yè)數(shù)據(jù)，結(jié)合人工智能算法，利用人工智能中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自主學(xué)習(xí)能力，深度挖掘各指標(biāo)之間深層關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了零售戶貨源策略的自動(dòng)分配。首先，選取卷煙營(yíng)銷(xiāo)中市場(chǎng)維度和客戶訂單維度的主要指標(biāo)，利用人工智能中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自主學(xué)習(xí)能力，經(jīng)過(guò)信號(hào)的前向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程，構(gòu)建各指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。然后，進(jìn)行多次反復(fù)模型訓(xùn)練，將利用模型訓(xùn)練得到的參數(shù)，結(jié)合歷史各維度指標(biāo)數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的入?yún)?，自?dòng)計(jì)算零售客戶的貨源分配量。減少貨源分配過(guò)程中人為因素的影響，提高貨源分配結(jié)果與客戶需求的吻合度。

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