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申请/专利权人：深圳市秦丝科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于强化学习算法的动态陈列调整方法及系统，涉及动态陈列技术领域，包括获取目标场所的历史数据，并按照时间序列进行排序，基于因果表示学习构建销售预测模型，通过因果驱动的预测算法得到销售预测值；构建商品关联模型，基于预设的不同商品之间的关联规则，通过计算商品相似度，确定互补关系和替代关系，计算商品推荐得分；以商品的当前陈列数据为基础，确定状态空间；基于商品的陈列动作，确定动作空间；确定奖励函数，构建动态陈列模型；确定待调整的状态特征，输入动态陈列模型，通过计算动作的概率分布，结合探索衰减因子和软化因子，从动作空间中选择最优动作，确定最优动态陈列策略，进行陈列调整。
主权项：1.基于强化学习算法的动态陈列调整方法，其特征在于，包括：获取目标场所的历史数据，所述历史数据包括销售数据、商品属性数据、用户行为数据和陈列数据，对所述历史数据进行预处理，并按照时间序列进行排序，基于因果表示学习构建销售预测模型，通过因果驱动的预测算法得到销售预测值；构建商品关联模型，基于预设的不同商品之间的关联规则，通过计算商品相似度，确定互补关系和替代关系，计算商品推荐得分；以商品的当前陈列数据为基础，结合所述销售预测值和所述商品推荐得分，确定状态空间；基于商品的陈列位置调整动作、陈列数量调整动作、陈列增删动作和陈列替换动作，确定动作空间；以销售利润和用户满意度为正相关因素，确定奖励函数；基于所述状态空间、所述动作空间和所述奖励函数，构建动态陈列模型；基于所述状态空间，确定待调整的状态特征，输入动态陈列模型，通过计算动作的概率分布，结合探索衰减因子和软化因子，从动作空间中选择最优动作，确定最优动态陈列策略，基于所述最优动态陈列策略，进行陈列调整。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市秦丝科技有限公司 基于强化学习算法的动态陈列调整方法及系统
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