摘要
本发明公开了一种用于电子商务的商品销量预测方法,数据处理技术领域,所述方法包括:获取商品的预测准备数据将所述结构化数据输入第一全连接神经网络,全连接神经网络的输出为结构化数据的特征表示向量;将所述图片数据输入卷积神经网络,卷积神经网络的输出为所述图片数据的特征表示向量;将所述销量序列数据输入LSTM神经网络,LSTM神经网络的输出为销量序列数据的特征表示向量;将结构化数据的特征表示向量,图片数据的特征表示向量和销量序列数据的特征表示向量首尾相连得到第二全连接神经网络的输入向量;将所述输入向量输入第二全连接神经网络得到商品向量的预测结果。提供了一种更加精确的销量预测的方法。
技术关键词
商品销量预测方法
LSTM神经网络
图片
序列
记忆
可读存储介质
梯度下降法
数据处理技术
线性单元
数据网络
电子设备
处理器
指令
计算机
存储器