摘要
本申请公开了一种销量预估方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品,方法包括:提取用于描述新品属性的多模态数据;确定与新品关联的多维度时序数据;采用预估模型基于所述多模态数据和所述多维度时序数据对所述新品的销量进行预测分析。通过提取描述新品属性的多模态数据,并收集与新品属于同一类目的商品在市场销售方面的各种维度时序数据,以为新品提供丰富的关联特征,进而通过预估模型基于多模态数据和多种维度时序数据,全面分析新品与市场的潜在关系,获得准确并可靠的销量预估结果,可以为市场营销推广和供应链管理提供强有力的数据支撑,解决了传统方法在处理新品销量预估问题时缺乏参考数据的问题。
技术关键词
序列化特征
多层感知网络
数据
特征提取模块
解码网络
时序特征
时序预测模型
预训练模型
大语言模型
样本
多模态特征
电子设备
处理器
计算机程序产品
编码器
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图像类别
大语言模型
样本
预测类别
图像分类方法
浸没式液冷
液冷系统
监控方法
故障预测模型
网络实时监测
交通流量预测方法
卷积模块
注意力
关系
节点特征