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申请/专利权人：滕文娟
摘要：本发明公开了一种基于渠道业绩智能分析的计算资源优化方法和系统，包括在训练阶段和在线阶段，训练阶段包括以下步骤：步骤S1，从多个渠道收集L个渠道指标的数据；步骤S2，对于每一个渠道的采集数据，基于非线性降维算法将所述L个渠道指标的高维数据降到低维空间，以及基于每个时间点在低维空间中的坐标，确定N个渠道指标为该渠道的关键指标；步骤S3，建立对N个关键指标的预测模型；步骤S4，确定N个关键指标和人流量之间的关系模型。本发明提高了数据分析的效率和准确性，优化了资源分配，提高了渠道业绩数据实时获取和分析业务的性能稳定性，增强渠道业绩数据分析的准确性。
主权项：1.一种基于渠道业绩智能分析的计算资源优化方法，包括在训练阶段和在线阶段，其中，所述训练阶段包括以下步骤：步骤S1，从多个渠道收集L个渠道指标的数据，包括收集多个时间点的L个渠道指标数据；步骤S2，对于每一个渠道的采集数据，基于非线性降维算法将所述L个渠道指标的高维数据降到低维空间，以及基于每个时间点在低维空间中的坐标，确定N个渠道指标为该渠道的N个关键指标；其中，N小于L；步骤S3，对于每一个渠道，建立对所述N个关键指标的预测模型；步骤S4，对于每一个渠道，确定所述N个关键指标和人流量之间的关系模型；以及，所述在线阶段包括以下步骤：步骤P1，基于所述N个关键指标和人流量之间的关系模型，预测未来时间段的人流量；步骤P2，基于预测的未来时间段的人流量，分配弹性云计算资源；以及，当预测的人流量和实际人流量误差超过阈值时，重复训练阶段的所有步骤，并更新云服务器中的N个关键指标和人流量之间的关系模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 滕文娟 一种基于渠道业绩智能分析的计算资源优化方法和系统
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