基于人工智能的电商产品定价与需求预测模型研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：为应对电商环境中市场波动剧烈、传统定价与需求预测方法失准的挑战，该研究提出了一种基于人工智能的自适应预测模型。该模型创新性地融合了长短期记忆网络（LSTM） 与异构集成学习（随机森林、梯度提升等） ，并通过多层次特征工程与基于预测误差反馈的自适应权重分配机制，实现对商品价格敏感度与市场需求的高精度动态预测。（剩余5020字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人