cdiscount跨境电商的选品平台(cdiscount跨境电商选品的技巧)

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四、cdiscount跨境电商的选品平台相关图片展示

cdiscount跨境电商的选品平台公开一种多信道多主用户认知网络中次用户协助主用户中继的方法，包括步骤：将时间时隙化；在主用户时隙，同时考虑所有需要传输数据的主用户的速率和，使主用户的速率和最大，并以此建立最优化问题，分配各次用户作为中继节点；在次用户时隙：如果某个次用户想传输数据，当且仅当该次用户的贡献值足够大时才能接入，同时降低当前时隙接入了信道的次用户的贡献值；在主用户时隙，根据优化问题分配次用协助主用户的算法为基于蚁群算法的分配算法。中主用户通过次用户作为中继节点的协助，获得了传输速率的提升，同时，次用户接入主用户预留的次用户时隙，获得了接入频谱传输数据的权利，提升了整个认知网络的吞吐量，实用性和可行性强。cdiscount跨境电商的选品平台本申请公开了用户信用模型的用户特征分类方法、用户信用评估方法及装置。该用户信用评估方法包括：接收各用户特征的用户特征数据；将所述非指定用户特征集合中各非指定用户特征的用户特征数据进行非线性处理，根据所述非线性处理的结果确定第一数值；将所述指定用户特征集合中各指定用户特征的用户特征数据进行线性映射，根据所述线性映射的结果确定第二数值；通过所述第一数值和所述第二数值，确定所述用户信用模型的输出值；根据所述输出值评估用户信用。从而解决了现有技术中，将全部的特征数据通过相同的方式进行处理，导致根据该处理结果评估得到的用户信用与实际偏差较大的问题。

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