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泓域学术/专注课题申报、专题研究及期刊发表

城市空间结构对零售业发展潜力的影响

说明

多源数据通常来自不同的传感器、设备或平台，这些数据的形式、格式和语义往往不一致。异构性与冗余性的问题会影响数据融合的效果。为了解决这一问题，研究者提出了基于深度学习的自适应融合方法，通过构建智能算法自动识别并整合不同格式的数据，有效减少冗余和错误。

随着城市零售业的不断发展与技术进步，数据资源日益丰富且复杂。多源数据融合作为一种重要的技术手段，在提升零售业空间布局优化中发挥了关键作用。

在城市零售业中，数据的实时性和时效性对于优化空间布局至关重要。很多多源数据存在更新频率不同、处理周期长等问题，这使得数