摘要
一种用于预测零售销量的计算机实现的方法,包括:获取与零售业务相关的多源异构特征数据;对多源异构特征数据执行特征编码处理,以生成向量化表示片段以及编码向量;初始化至少一个可学习的全局令牌向量;将向量化表示片段、编码向量以及至少一个可学习的全局令牌向量输入到核心预测模型中,核心预测模型通过一个或多个注意力机制层,通过注意力交互更新全局令牌向量的表示;基于全局令牌向量的最终表示,预测得到零售业务的未来销量。还提供了相应的模型训练方法以及系统。本公开的方法和系统能够提高零售销量预测的准确性。
技术关键词
异构特征
编码向量
变量
令牌
计算机可执行指令
数据
注意力机制
序列
核心
编码技术
代表
混合专家网络
嵌入特征
商品库存信息
线性变换矩阵
模型训练方法
多层感知器
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
姿态解算方法
GNSS载波相位
惯性导航系统
加速算法
扩展卡尔曼滤波器
知识图谱问答
动态更新方法
关系
注意力机制
词嵌入向量