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申请/专利权人：昆明学院;云南中烟工业有限责任公司
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，且公开了一种基于CGAN和深度CNN的消费流量识别方法获取消费者特征和快消品特征，通过收集消费者不同类别数据集，构建消费者特征集合并依据消费者特征获取快消品流量数据集和快消品新流量数据集，构造CGAN网络，并对构建完成的CGAN网络进行训练，构建CNN网络，并对CNN网络进行训练，通过构建的CGAN网络和CNN网络对消费流量进行识别。该基于CGAN和深度CNN的消费流量识别方法可以根据消费者群体特征和快消品特征生成快消品流量数据，不需要收集大量的真实数据，同时根据快消品流量数据判断这种快消品是否是该消费者群体的新流量，为快消品企业提供了一种有效的市场分析和营销策略的依据。
主权项：1.基于CGAN和深度CNN的消费流量识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取消费者特征和快消品特征，通过收集消费者不同类别数据集，构建消费者特征集合，消费者类别数据集包括年龄数据集、性别数据集、收入数据集、教育程度数据集、职业数据集和地域数据集，并依据消费者特征获取快消品流量数据集和快消品新流量数据集；S2、构建CGAN网络，对构建完成的CGAN网络进行训练，并通过CGAN网络生成模拟数据；S3、以快消品流量数据集构建CNN网络，并对CNN网络进行训练，直到损失值Loss小于0.05后保存模型；S4、通过构建的CGAN网络和CNN网络对消费流量进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明学院 云南中烟工业有限责任公司 基于CGAN和深度CNN的消费流量识别方法
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