《表2 淘宝数据集中信用变量的分数制定规则》

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《基于径向基函数的在线学习算法在淘宝商铺营销预测中的应用》

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从表1中可以看出，获取的数据主要表现为20中不同信用等级表现，且不同的信用等级其所对应的频数也不同，及不同的信用表现对商品的销量具有一定的影响力。根据表1所示，频数最高的是“天猫”，其次是“4心”，再次是“3蓝冠”、“1蓝冠”，最后是“2心”、“2金冠”、“其他”；采样的数据集的整体信用分布较为均匀。根据淘宝有关信用分级的规定，我们将总共21类信用等级根据信用好坏来进行赋值，信用好对应的分数就高，信用差的对应的分数就低，具体的分数取值如下表2所示。