找热卖商品：实时数据跟进与大数据分析

采用Apache Spark和 Kafka进行流处理

我们的系统能在短时间内处理巨大量的数据，能够准确地预测市场的热点趋势， 并进行相应的策略调整

利用XGBoost和Prophet 预测模型

我们成功地掌握了竞品公司的热卖排行榜，更深入地了解了全球用户的商品需求。

匹配供应链

图像搜索与匹配技术

基于ResNet和Attention Mechanisms，我们的深度学习驱动的图像搜索技术具有高度的精确性和效率。通过Transfer Learning，我们还利用预训练模型加速了训练过程。应用方面，当我们掌握了竞品网站的热卖商品信息后，这项技术使我们能快速地匹配国内供应链，确保我们的客户能以更实惠的价格购买到热卖商品。

获取精准用户：智能用户漏斗系统

结合Reinforcement Learning的DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 模型，我们的系统能实时自适应调整广告策略。基于Matrix Factorization和Neural Collaborative Filtering的推荐系统确保了用户与推荐商品的高匹配度，提高了转化率。

现阶段成果

海外已经赢得500万欧美用户安装，并有1000万的网页注册用户。这一令人印象深刻的增长部分得益于我们的技术实力和对用户的深入了解。我们不仅提供了优质的商品，而且确保用户在使用我们的平台时获得无与伦比的体验。

团队：研发与学术背景

我们团队成员主要来自国内外知名电子商务公司，如阿里巴巴、字节跳动、唯品会、SHEIN、Shopee等，以及国内外知名学府。

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