电商开发必备,淘宝商品和类目体系是如何设计的

在阿里做过几年电商业务,越发认识到,做电商的,怎么都绕不过商品,

商品作为电商体系中最重要的业务模型,不管是在电商供应链、电商营销,还是电商推荐,以及电商广告中,都有很重要的意义,

最近几年特别火的千人千面,商品知识图谱,都离不开商品数据的支持。

这篇文章基于淘宝的电商业务,从概念分析,到领域模型,再到上层应用,对商品和类目体系进行一个简单拆解。

一、如何定义商品

在展开分析之前,先来思考一个问题,追根溯源,什么是商品?

1.1 商品是货品的数字化

理解一个概念,不能离开上下文。

这篇文章描述的是电商领域中的商品,电商对应的是线下零售,在电商业务中,商品就是通过把不同的属性集合在一起,描述客观世界的实物。

为了更加真实和准确的反映实物,我们通过创建不同的模型,组合不同

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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