[发明专利]一种基于非监督机器学习算法的烟草零售商细分方法在审
| 申请号： | 202011094537.0 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112381559A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 孔繁博;高冉;耿云涛 | 申请（专利权）人： | 浪潮软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 郗艳荣 |
| 地址： | 250100 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明特别涉及一种基于非监督机器学习算法的烟草零售商细分方法。该基于非监督机器学习算法的烟草零售商细分方法，利用非监督性机器学习算法，根据烟草市场的特点建立聚类任务模型，将烟草零售商的相关指标作为模型的读取指标，对模型进行训练得到优化模型，最终优化模型根据训练数据的相关指标，自动判别零售商的归属类别，从而实现对烟草零售商的细分。基于非监督机器学习算法的烟草零售商细分方法，通过运用机器学习等大数据解决方案，为地市烟草局提供了科学有效的烟草零售商的分类管理方法，解决了各地市烟草零售商的规模参差不齐，数量庞大，难以有效分类管理的瓶颈。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 机器 学习 算法 烟草 零售商 细分 方法 | ||
【主权项】：
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