基于深度學(xué)習(xí)的電子商務(wù)銷(xiāo)售預(yù)測(cè)

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摘  要：隨著手機(jī)端購(gòu)物平臺(tái)興起，消費(fèi)者購(gòu)物行為出現(xiàn)明顯改變。線上銷(xiāo)售迅速成為各行各業(yè)主要銷(xiāo)售渠道之一。傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法主要以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)橹鳎m然簡(jiǎn)單易用，但是難以處理復(fù)雜的非線性時(shí)間序列，因此該文提出一種基于LSTM-DNN的預(yù)測(cè)模型，在同LSTM與RNN進(jìn)行比較后，新模型具有明顯優(yōu)勢(shì)，可有效提高預(yù)測(cè)精度，對(duì)電商企業(yè)降低管理成本具有重要意義。（剩余6342字）