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申请/专利权人：湖州学院

摘要：本发明公开了一种基于商品标签贡献率的商品畅滞销评估方法，根据商品标签系列和标签分类对商品信息进行编码，将编码后的商品信息输入到畅滞销评估模型可以得到相应的畅滞销状态，显示为畅销的商品将用于更新畅滞销评估模型。本方法能够实现对预选商品畅滞销状态评估的功能，从而更好地为商品决策人员提供商品营销方案的辅助决策功能。

主权项：1.一种基于商品标签贡献率的商品畅滞销评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，商品编码；根据预选商品的标签种类和标签系列，以基于向量的商品信息编码方式存储标签种类和标签系列以及标签系列对应的序号值。基于向量的商品信息编码方式如下所示： 其中，第一行向量表示预选商品的标签种类，第二行表示预选商品的标签系列，ξ表示预选商品标签系列所对应的序号值，LK表示商品的标签种类，|LK|表示商品标签种类数，LS表示商品的标签系列，|M|表示商品标签系列数。步骤2，基于商品信息的标签系列及其序号值，通过畅滞销评估模型得出预选商品标签系列的贡献率。其具体的编码方式如下所示： 其中，第一行向量表示预选商品标签系列的序号值，第二行向量表示预选商品标签系列被选择的概率。χ表示预选商品标签系列的贡献率，χι表示预选商品标签系列ξι按照商品标签被选择概率Πι得出的预选商品标签系列的贡献率。ξ表示预选商品的标签系列所对应的序号值，|M|表示商品标签种类中的标签系列数,Π表示标签系列被选择的概率。畅滞销评估模型的构建方式：根据大量历史商品的畅滞销状态，按照历史商品的标签种类、标签系列以及商品标签被选择的概率计算商品标签贡献率，将商品标签贡献率及其畅滞销状态构造成训练样本，采用机器学习算法对训练样本进行训练学习，构建畅滞销评估模型。商品标签系列被选择概率的计算公式：Π＝LCNNE其中，Π表示各个标签系列被选择概率，LCN表示该标签系列在标签次数频率字典中的频率次数，NE表示商品总标签系列数据集的行数。步骤3，根据得出的标签系列贡献率平均值，通过畅滞销评估模型来判断该商品的畅滞销状态。畅滞销状态确定方法如下：若χ1+χ2+χ3+…+χ|M||M|＜0.3，则该商品为滞销商品；若χ1+χ2+χ3+…+χ|M||M|＞＝0.3且χ1+χ2+χ3+…+χ|M||M|＜0.6，则该商品为平销商品；若χ1+χ2+χ3+…+χ|M||M|＞＝0.6，则该商品为畅销商品。其中，χ表示商品标签系列的贡献率，|M|表示某商品标签种类中的标签系列数。步骤4，畅滞销评估模型的更新；若预选商品通过畅滞销评估模型得出的结论为畅销商品，则将该预选商品作为训练样本，将此训练样本加入到已有的训练样本中，基于这些训练样本实现畅滞销评估模型的更新；若预选商品通过畅滞销评估模型得出的结论为平销商品或滞销商品，则不更新畅滞销评估模型。

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