2026年10月1日 星期四
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往期目录 > 2026年 第12期
深度学习技术对跨境电商物流效率提升机制研究
作者:李友林
作者单位:福州外语外贸学院国际商学院
【摘  要】跨境电商物流订单零散、品类迭代快、各国履约条件差异大,传统依靠历史销量与人工经验的预测方式难以捕捉文本类前置需求信号。以出口跨境电商文本驱动的物流品类需求预测为核心,搭建数据采集、BERT语义编码、特征融合、物流需求换算、云端系统部署全流程技术框架。融合商品标题、评论等文本与销量、包裹参数、目的国等结构化数据构建预测模型。实证表明,BERT融合模型相较时序、机器学习模型预测误差更低,峰值识别、备货与渠道匹配效果显著提升,可为跨境商家选品、仓储备货、物流干线调度提供智能化量化决策支撑。
【关键词】深度学习;跨境电商物流;物流效率;需求预测;BERT

【中图分类号】 F724.6       【文献标识码】 A         【文章编号】1672-2949(2026)12-0167-04

基金课题:2022年度福建省中青年教师教育科研项目(科技类)“深度学习技术在跨境电商物流领域的应用研究”(项目编号:JAT220448);2022年度福州外语外贸学院第十届科技节校级科研课题(项目编号:FWX21003)
作者简介:李友林(1990-)男,汉族,福建泉州人,硕士,福州外语外贸学院国际商学院讲师,研究方向为交通运输规划与管理、现代物流与供应链管理研究。
文章著录格式:李友林. 深度学习技术对跨境电商物流效率提升机制研究 [J]. 时代经贸,2026(12):167-170

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