瀏覽量：817,轉(zhuǎn)發(fā)量：171,閱讀時(shí)長(zhǎng)：853分鐘,米境通跨境電商ERP

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跨境電商選品的總結(jié)	47	6	百度查詢(xún)	14 元
2	lazada跨境電商選品的核心	41	2	百度查詢(xún)	4 元
3	lazada跨境電商選品的思路	20	10	百度查詢(xún)	19 元
4	lazada跨境電商的選品方向	8	17	百度查詢(xún)	31 元
5	lazada跨境電商積木的選品	100	13	百度查詢(xún)	3 元
6	lazada跨境電商歐洲站選品	7	2	百度查詢(xún)	14 元
7	lazada跨境電商美國(guó)站選品	60	1	百度查詢(xún)	3 元
8	lazada跨境電商選品的依據(jù)	97	2	百度查詢(xún)	47 元
9	lazada廈門(mén)跨境電商選品展	14	16	百度查詢(xún)	25 元
10	lazada跨境電商選品的路徑	15	7	百度查詢(xún)	9 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跨境電商選品的原則	5	1	360查詢(xún)	28 元
2	lazada跨境電商的選品渠道	27	2	360查詢(xún)	49 元
3	lazada跨境電商阿根廷選品	7	20	360查詢(xún)	11 元
4	lazada跨境電商贏商薈選品	88	16	360查詢(xún)	11 元
5	lazada適合跨境電商的選品	10	10	360查詢(xún)	6 元
6	lazada跨境電商選品小視頻	65	6	360查詢(xún)	38 元
7	lazada跨境電商選品與定價(jià)	11	12	360查詢(xún)	27 元
8	lazada跨境電商選品的概念	84	7	360查詢(xún)	47 元
9	lazada跨境電商第一步選品	53	5	360查詢(xún)	1 元
10	lazada跨境電商PPT選品	19	4	360查詢(xún)	8 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跨境電商選品的軟件	61	7	搜狗查詢(xún)	4 元
2	lazada跨境電商選品破解	77	11	搜狗查詢(xún)	40 元
3	lazada跨境電商選品的建議	93	16	搜狗查詢(xún)	17 元
4	lazada跨境電商選品3步驟	45	2	搜狗查詢(xún)	18 元
5	lazada跨境電商平臺(tái)上選品	8	10	搜狗查詢(xún)	43 元
6	lazada跨境電商選品的策略	50	12	搜狗查詢(xún)	14 元
7	lazada跨境電商選品的經(jīng)驗(yàn)	45	9	搜狗查詢(xún)	8 元
8	lazada跨境電商敦煌網(wǎng)選品	31	11	搜狗查詢(xún)	2 元
9	lazada跨境電商獨(dú)立站選品	6	17	搜狗查詢(xún)	10 元
10	lazada跨境電商選品的關(guān)鍵	69	3	搜狗查詢(xún)	34 元

四、lazada跨境電商的店鋪選品相關(guān)圖片展示

lazada跨境電商的店鋪選品實(shí)施例公開(kāi)了一種線路推薦方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)用戶(hù)當(dāng)前位置，從用戶(hù)歷史行為數(shù)據(jù)中獲取用戶(hù)觸發(fā)過(guò)、并且以所述當(dāng)前位置為起始地的候選線路集合；如果所述候選線路集合中，各候選線路上當(dāng)前待運(yùn)送的貨源總數(shù)小于預(yù)設(shè)的貨源數(shù)量閾值，則擴(kuò)大所述候選線路集合中的至少一個(gè)目的地的范圍；確定經(jīng)擴(kuò)大目的地的范圍后對(duì)應(yīng)的目標(biāo)線路集合，并將所述目標(biāo)線路集合推薦給用戶(hù)，其中，所述目標(biāo)線路集合中各目標(biāo)線路上當(dāng)前待運(yùn)送的貨源總數(shù)不小于所述貨源數(shù)量閾值。實(shí)施例考慮貨源數(shù)量與用戶(hù)對(duì)于線路熟悉的隱性約束條件，保證在限制條件內(nèi)，最大化貨源的推送數(shù)量與用戶(hù)對(duì)于歷史線路的偏好的平衡，提高線路推薦的效率。lazada跨境電商的店鋪選品基于模型生長(zhǎng)聚類(lèi)的說(shuō)話(huà)人快速識(shí)別方法及系統(tǒng)，所述方法包括模型訓(xùn)練和模型識(shí)別，模型訓(xùn)練包括采集包括說(shuō)話(huà)人在內(nèi)的多人的聲紋信號(hào)；對(duì)各聲紋信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理并提取聲紋特征參數(shù)，形成多個(gè)模型；采用模型生長(zhǎng)聚類(lèi)算法對(duì)所有的模型進(jìn)行自適應(yīng)歸類(lèi)；模型識(shí)別包括采集說(shuō)話(huà)人的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理并提取聲紋特征參數(shù)，計(jì)算待識(shí)別語(yǔ)音信號(hào)的特征參數(shù)到各類(lèi)代表的似然度，以似然度最大原則選擇所屬的類(lèi)，進(jìn)而與選擇的類(lèi)中所有模型計(jì)算似然得分，得分最高的模型即為識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明方法無(wú)需將待識(shí)別語(yǔ)音特征與所有模型進(jìn)行匹配，因此匹配時(shí)間短、實(shí)時(shí)性好，能夠很好地適應(yīng)大規(guī)模的模型庫(kù)。

本文為米境通erp系統(tǒng)發(fā)表，未經(jīng)許可，不得轉(zhuǎn)載。

相關(guān)文章