摘要
本发明公开了基于深度学习的卷烟推荐方法、系统、设备及介质,属于深度学习及卷烟推荐技术领域,本发明要解决的技术问题为如何提高订单需求满足率,降低零售户的存销,促进新品和潜力品牌的曝光量,采用的技术方案为:采集数据:采集客户数据、卷烟数据、订单数据、投放数据、客户实际库存数据以及客户实际销售数据;数据清洗与整合:整合客户数据、卷烟数据、订单数据、投放数据、客户实际库存数据以及客户实际销售数据,生成若干数据表,通过clean_and_merge函数对多个数据表中的字典raw_data_dict进行清洗、过滤及合并处理,获取整合后的数据表;基于时间窗口计算动态特征;时序序列编码;推荐策略生成。