【摘 要】
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为了提高跨境电商买手平台选品准确率,改善目前多依赖买手个人经验和传统数据处理方式进行选品的现状,将影响选品各因素作为输入量,采用BP神经网络模拟产品销售结果,构建跨境电商买手平台选品模型。研究发现:采用3层神经网络,选择价格竞争力、品牌流行度、产品流行度、设计创意和产品销售情况作为输入量,可以较为稳定、准确地预测产品最终销售情况,预测准确率稳定在70%以上,验证了以BP神经网络构建跨境电商买手平台选品模型的可行性。
【机 构】
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伦敦艺术大学伦敦时装学院,北京服装学院服装艺术与工程学院
【基金项目】
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北京市教委科研社科一般项目(SM202110012004),北京服装学院内涵发展青年拔尖人才项目(NHFZ20210138)。
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为了提高跨境电商买手平台选品准确率,改善目前多依赖买手个人经验和传统数据处理方式进行选品的现状,将影响选品各因素作为输入量,采用BP神经网络模拟产品销售结果,构建跨境电商买手平台选品模型。研究发现:采用3层神经网络,选择价格竞争力、品牌流行度、产品流行度、设计创意和产品销售情况作为输入量,可以较为稳定、准确地预测产品最终销售情况,预测准确率稳定在70%以上,验证了以BP神经网络构建跨境电商买手平台选品模型的可行性。
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