【摘 要】
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针对线上农产品销售存在的信息不对称问题，提出一种结合深度学习算法优势和涉农电商销售数据特点的皇冠模型（imperial crown model，ICM）。首先建立因素评价指标，将销量分为四个类
【机 构】
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河北工业大学计算机科学与软件学院,河北工业大学经济管理学院,河北省大数据计算重点实验室
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针对线上农产品销售存在的信息不对称问题，提出一种结合深度学习算法优势和涉农电商销售数据特点的皇冠模型（imperial crown model，ICM）。首先建立因素评价指标，将销量分为四个类别;其次，采用两层自编码网络提取样本特征，并生成新的特征向量;然后利用带标签样本集训练分类器并对无标签训练样本分类;最后，利用BP微调整个网络参数得到使损失函数值达到最小的最优参数，实现线上农产品的销量分类预测。经仿真分析，验证了ICM模型的分类准确率高达88%，明显高于其他未将数据进行特征学习的浅层分类器，证明了I
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