基于深度学习的农村电商多源多模态数据融合

摘要：

本文利用深度学习算法DBN(Deep Belief Network)实现农村电商跨平台、多模态数据的有效融合;建立多源电商平台的异构数据的采集、整合、识别、清洗、特征提取、分类和分析等信息处理过程;构建农村电商产品类型、品牌、产地、溯源等特征库,实现农村电商多平台异构数据的特征提取、实时处理和监测分析;形成较高精度无损异构数据融合、信息分析与可视化、管理与决策一体化系统.研究改善了大数据背景下跨平台农村电商数据收集和信息处理的能力,提升了政府对农村电商发展现状和趋势的实时感知能力,为政府对农村电商的管理和政策决策提供可靠的信息保障.

关键词：农村电商、深度学习、异构数据、多模态数据融合

所属期刊栏目：25

分类号：C935;N99(管理学)

资助基金：安徽省高校人文社科重点项目;安徽省社会科学创新发展研究项目

在线出版日期：2023-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：52-61