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申请/专利权人：杭州铭信信息科技有限公司
摘要：本申请涉及一种模型训练方法、多品滞销畅缺风险预测方法、设备和介质。所述方法包括：获取基于从多个生鲜门店采集的多条样本数据构造的训练样本集；构建目标模型，其根据接收到的训练样本生成多维度特征，根据多维度特征构造多个序列单元，根据该多个序列单元构造输入序列；通过基于自注意力机制的编码器将输入序列转换为第一过渡序列；根据第一过渡序列和每种未售罄商品的指定商品经营特征构造第二过渡序列，通过前馈网络将第二过渡序列处理为包含多品剩余销售时长预测信息和多品滞销量预测信息的输出序列；使用训练样本集训练目标模型。本申请能准确预测多种生鲜商品的剩余销售时长和滞销量，进而能更准确地评估生鲜商品的滞销或畅缺风险。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集基于预先从多个生鲜门店采集的多条样本数据构造得到；构建目标模型；所述目标模型，用于根据接收到的训练样本生成多维度特征，所述多维度特征包括该训练样本相关的生鲜门店的门店实体嵌入、到货日后多个销售日的日期特征和天气特征、每种未售罄商品的商品SKU嵌入和商品经营特征、每种今日售罄商品的商品SKU嵌入和商品经营特征、每种近日售罄商品的商品SKU嵌入和商品经营特征；根据所述多维度特征构造多个序列单元，根据所述多个序列单元构造输入序列；通过基于自注意力机制的编码器将所述输入序列转换为第一过渡序列；根据所述第一过渡序列和每种未售罄商品的指定商品经营特征构造第二过渡序列，通过前馈网络将所述第二过渡序列处理为包含多品剩余销售时长预测信息和多品滞销量预测信息的输出序列并输出；所述多品剩余销售时长预测信息包括每种未售罄商品的剩余销售时长预测值；所述多品滞销量预测信息包括每种未售罄商品的滞销量预测值；使用所述训练样本集训练所述目标模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州铭信信息科技有限公司 模型训练方法、多品滞销畅缺风险预测方法、设备和介质
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