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蝦皮erp跨境電商中選品意思本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N分析店鋪的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，以提高預(yù)測(cè)單個(gè)評(píng)價(jià)文本表征店鋪具有個(gè)性化特征的概率。所述方法包括：獲得店鋪的多個(gè)樣本評(píng)價(jià)文本，每個(gè)所述樣本評(píng)價(jià)文本攜帶標(biāo)記，該標(biāo)記表示單個(gè)所述樣本評(píng)價(jià)文本是否表征所述店鋪具有個(gè)性化特征；將所述店鋪的歷史評(píng)價(jià)文本輸入用于預(yù)測(cè)單個(gè)評(píng)價(jià)文本表征所述店鋪具有所述個(gè)性化特征的概率的評(píng)價(jià)文本分析模型，以確定所述歷史評(píng)價(jià)文本表征所述店鋪具有所述個(gè)性化特征的概率，所述歷史評(píng)價(jià)文本不同于所述樣本評(píng)價(jià)文本，其中，所述評(píng)價(jià)文本分析模型是以多個(gè)所述樣本評(píng)價(jià)文本為輸入對(duì)第一預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練所得到的模型。蝦皮erp跨境電商中選品意思智能匹配SKU選品方法及其系統(tǒng)與存儲(chǔ)介質(zhì)，選品方法包括：將商品SKU屬性存放至后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)；獲取用戶的身份信息，其中所述身份信息包括用戶畫像模型，并將所述身份信息與后臺(tái)服務(wù)器預(yù)存的門店信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)并存儲(chǔ)于后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)；實(shí)時(shí)獲取用戶群體的消費(fèi)習(xí)慣，并將所述消費(fèi)習(xí)慣關(guān)聯(lián)至用戶身份信息；利用處理器建立銷售數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)模型；根據(jù)所述用戶群體的消費(fèi)習(xí)慣獲取每個(gè)門店的周期預(yù)測(cè)銷量以及預(yù)測(cè)消費(fèi)時(shí)段；利用處理器從數(shù)據(jù)庫(kù)獲得周期預(yù)測(cè)銷量中銷售量從大到小的商品SKU，并按照順序形成選品結(jié)果。實(shí)現(xiàn)了小型便利店及無(wú)人值守零售終端的SKU精選最優(yōu)化。保證以最合適、最暢銷的SKU匹配到最精準(zhǔn)的用戶群體。

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