shope跨境电商电商选品培训课(shope跨境电商电商选品怎么做)

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shope虾皮电商选品培训课专利大数据的专利推荐方法，包括步骤：获取供需信息、行为信息、专利对比信息、专利分析信息，以及确定与各信息对应的多件专利，计算各件专利与各信息的相关度，根据相关度和预先计算的权重，确定各件专利与买家用户的相关度，将相关度大于或等于阈值的所对应的专利推荐给买家用户，确定与向买家用户推荐的各件专利对应的卖家用户，并向对应的卖家用户推荐匹配的买家用户；为买家、卖家用户提供快速、准确的推荐算法，使得买家用户快速找到卖家用户，相应的卖家用户快速找到买家用户。同时还提供一种专利推荐系统，包括云存储模块、判断模块、用户挖掘模块、获取模块、确定模块、更新模块、计算模块和推荐模块。shope虾皮电商选品培训课一种新增软件项目的软件工作量预测方法，属于计算机软件开发技术领域。本方法首先对历史项目工作量进行离散化并将历史项目分成指定数目的项目类别。然后利用历史项目工作量属性数据计算每个项目属性在项目工作量类别上的条件概率、先验概率。之后建立贝叶斯分类模型预测新增项目的工作量类别。然后，将预测工作量类别后的新增项目加入到历史项目数据中，修复缺失数据，重新计算项目属性在项目工作量类别上的条件概率并重新计算项目工作量类别先验概率，如此反复迭代，直到所有的概率分布均收敛。最后，利用收敛后的后验概率分布预测出新增软件项目的工作量。与现有技术相比，大大提高软件项目工作量预测模型的能力。

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