基于多平台数据融合的跨境电商智能选品系统及方法

本发明涉及数据处理领域，并提供了基于多平台数据融合的跨境电商智能选品系统及方法，通过对多个跨境电商平台进行数据采集并预处理，使用最优超参数构建神经网络模型并训练，生成选品推荐列表，同时持续更新选品模型的结构参数与搜索方向，动态更新选品推荐列表。所述系统通过整合多平台商品数据并构建版本化特征快照，采用时序一致的多快照版本评估策略优化模型的超参数选择，增强选品模型对时变数据环境的泛化能力，减少模型准确性因数据分布发生变化导致的下降可能，同时实现选品推荐列表的动态更新，确保推荐策略能够与选品趋势的偏好迁移充分匹配。