一种基于机器学习的投放策略自动生成方法及电子装置
基本信息
| 申请号 | CN202010928810.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112163877B | 公开（公告）日 | 2022-06-28 |
| 申请公布号 | CN112163877B | 申请公布日 | 2022-06-28 |
| 分类号 | G06Q30/02（2012.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 于纪刚;李传存;牛智战;刘颂;朱峰;王伟;徐云松;乔冬;龚强;高林;李超;丁杰;陈斌;王露笛;韦泰丞;左少燕;邓超;刘雁兵;张欣;肖骏;郑传增 | 申请（专利权）人 | 中国科学院计算机网络信息中心 |
| 代理机构 | 北京君尚知识产权代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 264000山东省烟台市莱山区迟家新星北街2号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种基于机器学习的投放策略自动生成方法及电子装置，包括收集一品规的上期业务数据，将上期业务指标输入市场状态模型，获取该品规的当前市场状态；计算下期订单订足面极值Dmin、下期投放量下限T1和下期投放量上限Tn；获取各客户在各设定投放方式中的投放档位；以下期投放量下限T1为初始值，在各设定投放方式中进行分配，并逐步递增下期投放量，得到若干预定投放方式；将获取的各预定投放方式的业务指标，输入所述市场状态模型，得到若干预计市场状态，并进行效果评估；根据效果评估结果及各下期投放量Tp的数值，得到最佳投放策略。本发明能够更加客观地分析市场当前状态，更加贴合零售户的实际需求和销售能力，研判品规发展状态。 |
