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申请/专利权人：深圳九章数据科技有限公司

摘要：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种基于人工智能和九宫筛选法的品类优化方法及相关装置。所述方法包括：获取待处理的区域业务信息，并对区域业务信息进行数字化参数配置，得到参数数据集；获取历史经营数据并对初始品类优化模型集进行模型训练，得到目标品类优化模型集；通过目标品类优化模型集对历史经营数据的多维指标和多项指标进行综合指标计算，得到指标数据集；通过九宫筛选算法对指标数据集进行优化计算，输出每个宫格的商品列表，并根据每个宫格的商品列表生成品类优化推荐数据；根据筛选条件对品类优化推荐数据进行推荐品类优化和报告输出交互，得到多个目标商品清单报告，本申请提高了品类优化的效率和准确率。

主权项：1.一种基于人工智能和九宫筛选法的品类优化方法，其特征在于，所述基于人工智能和九宫筛选法的品类优化方法包括：获取待处理的区域业务信息，并对所述区域业务信息进行数字化参数配置，得到参数数据集；获取历史经营数据，并根据所述参数数据集和所述历史经营数据对预置的初始品类优化模型集进行模型训练，得到目标品类优化模型集；具体包括：获取历史经营数据，并将所述历史经营数据输入预置的双层卷积长短时网络，所述双层卷积长短时网络包括：第一层卷积长短时网络以及第二层卷积长短时网络；通过所述第一层卷积长短时网络对所述历史经营数据进行特征提取，得到第一经营数据特征，并通过所述第二层卷积长短时网络对所述历史经营数据进行特征提取，得到第二经营数据特征，以及对所述第一经营数据特征和所述第二经营数据特征进行特征拼接，得到目标经营数据特征；对所述参数数据集以及所述目标经营数据特征进行特征映射和特征融合，得到融合经营数据特征；将所述融合经营数据特征输入预置的初始品类优化模型集，所述初始品类优化模型集包括：多个子品类优化模型，所述子品类优化模型包括SVM模型、KNN模型、Xgboost模型、GBRT模型及Adaboost模型；对所述初始品类优化模型集进行模型训练，并通过预置的均值方差损失函数对所述初始品类优化模型集进行迭代优化，得到多个训练完成的子品类优化模型；对所述多个训练完成的子品类优化模型进行模型集成，得到目标品类优化模型集；通过所述目标品类优化模型集对所述历史经营数据的多维指标和多项指标进行综合指标计算，得到指标数据集；通过九宫筛选算法对所述指标数据集进行优化计算，输出每个宫格的商品列表，并根据每个宫格的商品列表生成对应的品类优化推荐数据；根据预设的筛选条件，对所述品类优化推荐数据进行推荐品类优化和报告输出交互，得到多个目标商品清单报告；具体包括：获取预设的筛选条件，所述筛选条件包括：指标阈值及业务规则；根据所述筛选条件，对所述品类优化推荐数据进行遍历分析，得到目标遍历结果；根据所述目标遍历结果，对所述品类优化推荐数据进行推荐品类筛选，得到目标品类优化数据；对所述目标品类优化数据进行报告输出交互，得到多个目标商品清单报告，所述多个目标商品清单报告包括：品类结构优化报告、门店商品结构报告、区域品类淘汰报告、区域品类引进报告及门店商品汰换报告。

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