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采用压缩和激励网络(squeeze and excitation network, SENET)构建双塔推荐模型,针对卷烟消费推荐问题进行了研究.基于长期采集的包含用户、商品和历史交互信息的数据集,使用SENET双塔推荐模型对该数据集进行建模,以预测用户的卷烟消费行为.实验结果表明,基于SENET双塔构架的卷烟消费推荐模型在消费者与产品间的交互信息获取上具有优势;与传统的推荐算法相比,SENET双塔推荐模型具有更好的推荐效果. 相似文献
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以智能零售终端等新途径进行数据采集,运用大数据和人工智能技术对数据进行分析和预测,对企业的生产和销售策略提供支撑.关注于大数据、人工智能和新零售背景下的卷烟销售新模式的构建,通过对现有卷烟零售营销问题的剖析,根据企业实践构建了智能化卷烟零售模式和服务平台架构,搭建了相应的卷烟新零售大数据平台. 相似文献
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