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摘要
针对零售终端卷烟营销的实际场景需求，提出了基于卷烟陈列识别和品牌文本表示的销量预测方法。在样本选择阶段，建立零售终端运行质量评估体系，实现高质量样本点筛选。为准确预测产品销量，利用深度耦合网络和多元组排序学习算法高效准确地识别烟柜上各种卷烟的位置和规格信息，并由此绘制卷烟陈列价值图谱，构建双向编码器多层感知机预测卷烟销量。上述方法为分析卷烟规格、陈列位置与卷烟销量之间的关系，以及优化终端陈列和智能化管理提供理论和决策依据。
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针对零售终端卷烟营销的实际场景需求，提出了基于卷烟陈列识别和品牌文本表示的销量预测方法。在样本选择阶段，建立零售终端运行质量评估体系，实现高质量样本点筛选。为准确预测产品销量，利用深度耦合网络和多元组排序学习算法高效准确地识别烟柜上各种卷烟的位置和规格信息，并由此绘制卷烟陈列价值图谱，构建双向编码器多层感知机预测卷烟销量。上述方法为分析卷烟规格、陈列位置与卷烟销量之间的关系，以及优化终端陈列和智能化管理提供理论和决策依据。
