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什么是大数据定价算法中的杀熟策略?它是如何实现的?

大数据定价算法中的杀熟策略是一种针对个人信息的差异化定价策略,即在同一商品或服务中,根据个人的历史消费行为、所处地理位置、个人偏好等信息,对每个个体进行个性化的价格定价。其中,杀熟策略指针对老客户提高价格,以期达到更高的利润。该策略的实现基于大数据分析,通过数据挖掘机器学习等技术,对用户的历史数据进行分析,进而制定个性化的定价策略。但如果消费者发现自己受到了杀熟策略,可能会对品牌形象产生负面影响。因此,在使用此类算法时,需要考虑消费者的利益和反对声音。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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针对算法工程师的快速入门
本文主要面向有一定编码能力的算法工程师。在首次使用火山引擎机器学习平台的情况下,帮助用户快速上手,在平台上完成模型开发调试、训练的关键流程。主要适用场景: 模型所需的样本和代码已部分或全部开发完成,用户需要在对代码 0 修改的情况下,将相关工作迁移到机器学习平台。利用其提供的 GPU & CPU 算力、数据存储和缓存加速方案、训练任务编排和调度等能力完成模型的高效迭代。 从 0 开始,在机器学习平台上完成从原始数据到模型...
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