【摘 要】
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随着铝、铜等有色金属产品供需的不断增加,产生了对应的电子商务智慧采购交易平台-智慧采购系统,并积累了大量的数据。根据供应商的历史交易数据,分析求购者需求和供应商之间的相关性,可以促使电子商务智慧采购交易平台更好的为用户提供精细化服务。由于交易数据量庞大且繁杂,直接利用原始交易数据进行分析,不仅浪费计算资源,还存在特征信息冗余的情况。针对该任务本文提出基于时序特征提取的用户群体划分模型,利用神经网络实现供应商交易行为的多角度特征提取;同时为了使学习到的特征能够尽可能的包含足够充分的信息,文中在训练过程中以重
【机 构】
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中国铝业集团有限公司,中铝物资有限公司
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随着铝、铜等有色金属产品供需的不断增加,产生了对应的电子商务智慧采购交易平台-智慧采购系统,并积累了大量的数据。根据供应商的历史交易数据,分析求购者需求和供应商之间的相关性,可以促使电子商务智慧采购交易平台更好的为用户提供精细化服务。由于交易数据量庞大且繁杂,直接利用原始交易数据进行分析,不仅浪费计算资源,还存在特征信息冗余的情况。针对该任务本文提出基于时序特征提取的用户群体划分模型,利用神经网络实现供应商交易行为的多角度特征提取;同时为了使学习到的特征能够尽可能的包含足够充分的信息,文中在训练过程中以重
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