TY -的A2 -汗,拉毛AU - Cai,胖子盟歌,yap AU -魏,战国PY - 2021 DA - 2021/06/12 TI -多通道数据空间特征融合和分组策略指导电子商务商品需求预测SP - 5568208六世- 2021 AB -电子商务提供了各种商品的销售和采购交易和商品流动频繁。准确预测客户需求和优化分配的商品需要降低成本。现有的解决方案有重大错误和不适合解决仓库的需求和分配。这就是为什么企业不能及时响应客户的需求,他们需要准确和可靠的需求预测。因此,本文提出了空间特征融合和基于多通道数据分组策略和构建e-commodity需求的神经网络预测模型。设计模型提取顺序序列功能,消费者的情感特征,价值和面部特征从多通道数据从电子商务产品。然后,双向长短期记忆网络——(BiLSTM)提出了基于分组策略。该策略充分学习时间序列数据的上下文语义同时减少其他特性的影响在集团的地方特色。多通道数据的输出特性是高度空间相关,和本文采用空间维度融合特征融合的策略。这个策略有效地获得深度空间之间的关系通过集成多通道数据的特点,每一列每组在空间维度。 Finally, the proposed model’s prediction effect is tested using e-commerce dataset. The experimental results demonstrate the proposed algorithm’s effectiveness and superiority. SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2021/5568208 DO - 10.1155/2021/5568208 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -