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四、亞馬遜收款賬戶義烏個體相關(guān)圖片展示

亞馬遜收款賬戶義烏個體本說明書實施例公開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標識、店鋪標識以及用戶的歷史行為特征，店鋪標識表示被推薦給用戶的店鋪，歷史行為特征表示用戶對店鋪的實際操作行為；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)庫中提取樣本集合，樣本集合中的各個樣本包括用戶標識對應的用戶特征、店鋪標識對應的店鋪特征、用戶與店鋪的交叉特征以及歷史行為特征，交叉特征表示用戶與店鋪之間的互動行為；利用樣本集合對深度學習模型進行訓練，得到預測模型；采用預測模型對在線用戶對應的候選店鋪進行預測，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。亞馬遜收款賬戶義烏個體B2B賣家效果評估和優(yōu)化方法，包括如下步驟：對原始數(shù)據(jù)進行選擇和預處理：賣家數(shù)據(jù)信息、賣家的商品信息數(shù)據(jù)進行選擇和預處理，即對數(shù)據(jù)進行重新清理、集成、規(guī)約和變換；對賣家的銷售指標進行聚類分析建立模型：賣家的銷售指標選取了賣家關(guān)心的重要指標，包括曝光量、點擊量、詢盤量，以這三個量進行聚類計算，取得最后的聚類結(jié)果進行分析；對數(shù)據(jù)的聚類形成的評估模型進行交互修正；使用決策樹的機器學習算法，層次性的找出賣家推廣效果不理想的原因，根據(jù)評價結(jié)果對賣家提供優(yōu)化方案。最終能夠有效的增加賣家的點擊量、曝光量、詢盤量，提高賣家的交易成功率，為賣家提供更好的電子商務(wù)服務(wù)；從而能夠監(jiān)控賣家推廣優(yōu)化前后的效果。

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