亚马逊aws系统打广告(亚马逊理念识别系统是什么)

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四、亚马逊aws系统打广告相关图片展示

亚马逊aws系统打广告一种货源优配模型构建方法、优配模型以及优配方法，属于深度学习领域，要解决的技术问题为如何对营销系统中的商品货源进行智能化最优分配。方法包括：S100、构建BP神经网络模型以及LSTM循环神经网络模型；采集零售户基础信息数据和零售户历史订购数据；S200、以训练样本中零售户基础信息数据训练BP神经网络模型模型；以输出的零售户货源历史分配数据以及训练样本中零售户历史订购数据训练LSTM循环神经网络模型；S300、如果模型准确率不符合阈值，循环执行步骤S200直至模型准确率达到阈值。模型为上述方法构建的货源优配模型。优配方法为通过上述方法构建的优配模型出参决策货源优配。亚马逊aws系统打广告实施例公开了一种线路推荐方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：根据用户当前位置，从用户历史行为数据中获取用户触发过、并且以所述当前位置为起始地的候选线路集合；如果所述候选线路集合中，各候选线路上当前待运送的货源总数小于预设的货源数量阈值，则扩大所述候选线路集合中的至少一个目的地的范围；确定经扩大目的地的范围后对应的目标线路集合，并将所述目标线路集合推荐给用户，其中，所述目标线路集合中各目标线路上当前待运送的货源总数不小于所述货源数量阈值。实施例考虑货源数量与用户对于线路熟悉的隐性约束条件，保证在限制条件内，最大化货源的推送数量与用户对于历史线路的偏好的平衡，提高线路推荐的效率。

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