Research on the Construction of E-commerce Ecosystem in Western China Based on Transfer Learning
Notice bibliographique
Résumé
The western region of China has introduced e-commerce products into the western region for development. At present, e-commerce products have become the "standard" in the western region. However, due to the low added value of e-commerce products, weak production bases, imperfect supply chain systems, lack of financial service resources, and low risk tolerance, the western regions need to increase product added value, improve the e-commerce ecosystem, adapt to the development trend of e-commerce, improve the skills of practitioners, and establish e-commerce demonstration groups to promote the development of the e-commerce industry in the western regions and help the western regions. To this end, combined with the current hot topic transfer learning, this article compares the changes in the profits of sales companies and production enterprises in the traditional method and the ecosystem constructed by this method. In the ecosystem constructed by the traditional method, the highest profit of sales companies appeared in the fourth quarter, with a growth rate of 11.56%; in the ecosystem constructed by this method, the profit growth of sales companies in the fourth quarter was 19.03%, which was 7.47% higher than that of traditional companies. Among the ecosystems constructed by traditional methods, the most profitable production enterprises also appeared in the fourth quarter, with a growth rate of 18.58%. As a result, this method can improve the current shortcomings of the e-commerce ecosystem in the western region, thereby promoting the better development of the e-commerce ecosystem in the western region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».