基于信息熵度量和特征隨機采樣的商品—門店推薦方案
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN201910384191.9 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN110189164B | 公開（公告）日 | 2021-06-01 |
| 申請公布號 | CN110189164B | 申請公布日 | 2021-06-01 |
| 分類號 | G06Q30/06（2012.01）I;G06Q10/08（2012.01）I;G06Q30/02（2012.01）I | 分類 | 計算；推算；計數(shù); |
| 發(fā)明人 | 王一君;陳燦;吳珊珊;楊少華 | 申請（專利權）人 | 杭州覽眾數(shù)據(jù)科技有限公司 |
| 代理機構 | 杭州君度專利代理事務所（特殊普通合伙） | 代理人 | 朱月芬 |
| 地址 | 310000浙江省杭州市濱江區(qū)西興街道物聯(lián)網(wǎng)街451號芯圖大廈17層 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于信息熵度量和特征隨機采樣的商品—門店推薦方案。本發(fā)明步驟：1：從商品的靜態(tài)屬性中提取商品標簽以及商品在銷售當季每天的銷量和庫存數(shù)據(jù)；2：計算每個城市在每個自然周的銷售總量，并計算每個自然周在所取時間段T1內(nèi)的銷量占比；取各門店庫存大于0的自然周，得到每種商品在每家門店的銷售kpi；3：重新構建隨機特征池，并分別計算隨機特征池中每個特征與目標特征池中所有特征構成的特征組合的信息熵，選取最小信息熵對應的隨機特征池中的特征，加入到目標特征池更新；4：構建N個目標特征池，用SVR擬合各特征組合的銷售kpi與商品銷售kpi之間的關系。本發(fā)明為企業(yè)新品的鋪貨提供有力的依據(jù)。?? |
