摘要
本申请实施例提供一种基于多维数据分析的智慧店铺数据处理方法及装置,通过采集传感器、智能终端和社交媒体数据,创新性地实现时空特征序列的对齐和映射。基于特征权重系数进行多维数据融合,并采用卷积神经网络和循环神经网络构建商品推荐模型。系统通过增量学习持续优化模型性能,实现个性化商品推荐和店铺运营趋势分析。同时引入营销决策优化模型,对营销策略进行智能评估和动态优化,并通过反馈数据持续更新模型。该方法突破了传统单一数据分析的局限,为智慧店铺的精准营销提供了全面的数据处理解决方案。
技术关键词
个性化商品
店铺
数据处理方法
策略
智能终端设备
云端数据中心
加权特征值
蒙特卡洛树搜索方法
序列
文本特征向量
局部线性嵌入算法
社交
媒体
样本
分布式存储方式
传感器
列表
兴趣特征向量
卷积神经网络提取
系统为您推荐了相关专利信息
自动扩容方法
分布式存储系统
数据迁移
机器学习算法模型
收集系统
地图
数据处理方法
计算机可读指令
存储模组
电源模组
储能系统配置
微电网
协同优化方法
实时数据
分布式电源发电
硬件存储装置
加密数据
内核态
数据处理方法
内存
数据加密保护方法
智能控制器
数据加密保护系统
分片
加密策略