大宗品营销体系智能化的模型训练方法及系统技术方案

本发明专利技术提供大宗品营销体系智能化的模型训练方法及系统，涉及大宗品营销体系技术领域，包括如下步骤：获取大宗品原始营销数据；对获取的原始数据进行初步处理；对初步处理的数据进行数据清洗、数据整理以及数据脱敏处理后作为数据集；根据数据特点选择模型，并通过数据集对模型进行训练，形成特有的大宗品训练模型；根据需要对训练模型进行模型优化以及功能扩展，并对模型进行检测与评估；本发明专利技术采用多渠道数据收集处理，获得高质量且具有代表性的数据对模型进行训练，对模型训练完成后，再针对大宗品企业的特点和需求对模型进行优化和改造，得到能够满足特定需求的模型，从而通过模型对大宗品数据进行分析处理，从而满足大宗品企业特定的需求。品企业特定的需求。品企业特定的需求。

【技术实现步骤摘要】
大宗品营销体系智能化的模型训练方法及系统


[0001]本专利技术涉及大宗品营销体系
，具体为大宗品营销体系智能化的模型训练方法及系统。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，人们逐渐意识到在提高销售额、提高客户体验以及降低营销成本等方面的潜力，于是越来越多的企业开始将人工智能技术应用于营销体系的升级与改造。
[0003]然而，对于大宗品企业而言，传统的信息化或者初级的智能化训练往往无法满足特定的营销需求，因此急需一种智能化的模型训练来对营销体系进行升级与改造。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供了大宗品营销体系智能化的模型训练方法及系统，有助于解决对于大宗品企业而言，传统的信息化或者初级的智能化训练往往无法满足特定的营销需求的问题。
[0005]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现，大宗品营销体系智能化的模型训练方法，包括如下步骤：获取大宗品原始营销数据；对获取的原始数据进行初步处理；对初步处理的数据进行数据清洗、数据整理以及数据脱敏处理后作为数据集；根据数据特点选择模型，并通过数据集对模型进行训练，形成特有的大宗品训练模型；根据需要对训练模型进行模型优化以及功能扩展，并对模型进行检测与评估。
[0006]通过采用上述技术方案，采用多渠道数据收集，获得全面性的数据，并对全面性的数据进行数据清洗、数据整理以及数据脱敏处理，获得高质量且具有代表性的数据对模型进行训练，对模型训练完成后，再针对大宗品企业的特点和需求对模型进行优化和改造，得到能够满足特定需求的模型，从而通过模型对大宗品数据进行分析处理，从而满足大宗品企业特定的需求。
[0007]进一步的，所述获取大宗品营销数据的方式包括通过各种数据源API接口自动抓取数据以及手动上传的方式进行数据收集。
[0008]进一步的，所述特征提取为指从原始数据中筛选出对模型预测有重要影响的特征，同时去除那些对模型预测没有帮助的特征。
[0009]进一步的，所述特征提取为指从原始数据中筛选出对模型预测有重要影响的特征，同时去除那些对模型预测没有帮助的特征。
[0010]进一步的，所述数据降维采用PCA算法将数据降低到三维或二维。
[0011]进一步的，所述数据清洗包括对数据进行去噪、去重以及填充空值处理。
[0012]进一步的，所述数据集包括训练集、测试集以及验证集，所述训练集用于训练模型，所述测试集用于评估模型的预测准确性，所述验证集用于调整模型的超参数以及防止过拟合。
[0013]本专利技术还提供大宗品营销体系智能化的模型训练系统，包括；数据收集模块，通过爬虫技术、API接口以及企业内部数据库获取数据；数据预处理模块，采用数据清洗算法进行缺失值处理、异常值检测和数据归一化，并实施敏感信息处理；模型训练模块，使用BERT算法对大宗品企业相关数据进行训练，生成具有行业特色的智慧助手模型；部署与集成模块，采用Docker容器化技术将优化后的模型部署到大宗品企业的营销体系，并与相关系统进行集成；监控与评估模块，采用A/B测试和性能指标对智能助手的性能进行实时监控和评估。
[0014]通过采用上述技术方案，为大宗品营销体系训练出的智能化系统，系统具有升级和迭代的空间，支持根据企业发展和市场需求进行模型优化和功能扩展。
[0015]进一步的，所述模型优化模块利用贝叶斯优化算法对模型参数进行调整，并通过迁移学习技术对模型进行优化。
[0016]进一步的，所述模型参数为BERT算法中的可调整参数。
[0017]本专利技术提供了大宗品营销体系智能化的模型训练方法及系统，具备以下有益效果：1、本专利技术提供大宗品营销体系智能化的模型训练方法，采用多渠道数据收集，获得全面性的数据，并对全面性的数据进行数据清洗、数据整理以及数据脱敏处理，获得高质量且具有代表性的数据对模型进行训练，对模型训练完成后，再针对大宗品企业的特点和需求对模型进行优化和改造，得到能够满足特定需求的模型，从而通过模型对大宗品数据进行分析处理，从而满足大宗品企业特定的需求；2、本专利技术提供大宗品营销体系智能化的模型训练系统，为大宗品营销体系训练出的智能化系统，系统具有升级和迭代的空间，支持根据企业发展和市场需求进行模型优化和功能扩展。
附图说明
[0018]图1为本专利技术实施例示出的大宗品营销体系智能化的模型训练方法的流程图。
实施方式
[0019]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一个实施例，而不是所有的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0020]如图1所示，本专利技术实施例提供大宗品营销体系智能化的模型训练方法，包括如下步骤：
获取大宗品原始营销数据；原始营销数据的来源主要有两种，一种是通过各种数据源API接口自动抓取数据，另一种是通过手动上传的方式进行数据收集，对于第一种方式，我们可以通过企业内部的系统接入API接口，从而自动抓取相关数据；对于第二种方式，提供一个数据上传页面，让用户手动上传相关数据。
[0021]对获取的原始数据进行初步处理；在数据收集结束后，需对数据进行初步清洗及去重，具体的，采用数据预处理法将数据中的异常值和重复值去除，将异常值和重复值去除，从而可以容纳其他的数据，以提高数据的质量和全面性。
[0022]对初步处理的数据进行数据清洗、数据整理以及数据脱敏处理后作为数据集；其中，数据清洗包括对数据进行去噪、去重以及填空值处理；数据整理包括对数据进行特征提取以及数据降维，数据特征提取为对初步处理的数据中筛选出对模型预测有重要影响的特征，从而对数据中的特征进行处理和优化，以提高模型的预测准确性和泛化能力，数据降维，例如通过特征值提取算法，筛选出对销售额影响最大的因素，例如产品价格，促销活动以及季节性因素等；对于数据降维，如在销售数据中，没给我销售记录都包含了多个属性，如销售日期、销售人员、销售额以及地理位置等，数据即为高维度数据，此时采用PCA算法，将数据降低为三维或者二维数据，其基本思想是将高维度数据投影到低维度空间中，PCA的具体步骤为：对数据进行标准化处理，使得每个属性的均值为0，标准差为1；计算数据的协方差矩阵，以反应不同属性之间的关联性；对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征向量和特征值，选择前k个特征向量，将数据投影到这些特征向量所张成的低维度空间中；得到降维后的数据，即每个销售记录对应的二维及三维坐标值；数据脱敏为取出数据中的敏感数据。
[0023]根据需要对训练模型进行模型优化以及功能扩展，并对模型进行检测与评估；根据数据特点选择模型，并通过数据集对模型进行训练，形成特有的大宗品训练模型；首先，根据数据特点选择适合的机器学习算法，即模型；其次对模型进行训练，模型训练包括以下步骤：将处理后的数据集划分为训练集、验证集以及测试集，训练集用于训练模型，验证集用于调整模型的过参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.大宗品营销体系智能化的模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤：获取大宗品原始营销数据；对获取的原始数据进行初步处理；对初步处理的数据进行数据清洗、数据整理以及数据脱敏处理后作为数据集；根据数据特点选择模型，并通过数据集对模型进行训练，形成特有的大宗品训练模型；根据需要对训练模型进行模型优化以及功能扩展，并对模型进行检测与评估。2.根据权利要求1所述的大宗品营销体系智能化的模型训练方法，其特征在于，所述获取大宗品营销数据的方式包括通过各种数据源API接口自动抓取数据以及手动上传的方式进行数据收集。3.根据权利要求1所述的大宗品营销体系智能化的模型训练方法，其特征在于，所述数据整理包括对数据进行特征提取和数据降维。4.根据权利要求3所述的大宗品营销体系智能化的模型训练方法，其特征在于，所述特征提取为指从原始数据中筛选出对模型预测有重要影响的特征，同时去除那些对模型预测没有帮助的特征。5.根据权利要求3所述的大宗品营销体系智能化的模型训练方法，其特征在于，所述数据降维采用PCA算法将数据降低到三维或二维。6.根据权利要求1所述的大宗品营销体系智能化的模型训练方法，其特征在于，所述数据清洗包括对数据进行去噪、去重以及填...

【专利技术属性】
技术研发人员：周涌，
申请(专利权)人：济南明泉数字商务有限公司，
类型：发明
国别省市：