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龍圖騰網(wǎng)獲悉藍色火焰科技成都有限公司申請的專利基于大模型的營銷數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120317911B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510796380.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q30/0201；該發(fā)明授權(quán)基于大模型的營銷數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)是由張鈺琨設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于大模型的營銷數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于市場營銷技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于大模型的營銷數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。所述的方法包括如下步驟：構(gòu)建營銷數(shù)據(jù)處理大模型；使用營銷數(shù)據(jù)處理大模型，對異構(gòu)的若干實時營銷數(shù)據(jù)進行異構(gòu)數(shù)據(jù)處理；使用營銷數(shù)據(jù)處理大模型，對若干處理后實時營銷數(shù)據(jù)進行知識映射；對若干知識映射后實時營銷數(shù)據(jù)進行聚類，并使用營銷數(shù)據(jù)處理大模型，生成實時營銷主題圖譜；使用營銷數(shù)據(jù)處理大模型，對若干知識映射后實時營銷數(shù)據(jù)進行營銷數(shù)據(jù)分析；對若干知識映射后實時營銷數(shù)據(jù)、對應(yīng)的實時營銷主題圖譜以及對應(yīng)的實時營銷數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行分布式存儲。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)存在的數(shù)據(jù)處理效率低下、異構(gòu)數(shù)據(jù)整合困難以及數(shù)據(jù)分析深度不足的問題。

本發(fā)明授權(quán)基于大模型的營銷數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大模型的營銷數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：包括如下步驟： 根據(jù)不同數(shù)據(jù)源的若干歷史實時營銷數(shù)據(jù)，使用人工智能算法，構(gòu)建營銷數(shù)據(jù)處理大模型； 所述的營銷數(shù)據(jù)處理大模型包括異構(gòu)數(shù)據(jù)處理模型、知識圖譜生成模型、主題圖譜生成模型、營銷知識圖譜以及營銷數(shù)據(jù)分析模型； 所述的異構(gòu)數(shù)據(jù)處理模型基于CNN-MOGRPO-DPA算法構(gòu)建，且異構(gòu)數(shù)據(jù)處理模型包括依次連接的基于CNN算法構(gòu)建的異構(gòu)數(shù)據(jù)特征提取模塊、基于MOGRPO算法構(gòu)建的處理策略生成模塊以及設(shè)置有若干DPA算法的異構(gòu)數(shù)據(jù)處理庫； 所述的知識圖譜生成模型基于BERT-LSTM-CRF-SVM算法構(gòu)建； 所述的主題圖譜生成模型基于DBN-cGAN算法構(gòu)建； 所述的營銷數(shù)據(jù)分析模型基于GCN-RF-MLP算法構(gòu)建； 使用營銷數(shù)據(jù)處理大模型，對來自不同數(shù)據(jù)源的異構(gòu)的若干實時營銷數(shù)據(jù)進行異構(gòu)數(shù)據(jù)處理，得到同構(gòu)的若干處理后實時營銷數(shù)據(jù)，包括如下步驟： 采集來自不同數(shù)據(jù)源的異構(gòu)的若干實時營銷數(shù)據(jù)，并進行預(yù)處理，得到若干預(yù)處理后實時營銷數(shù)據(jù)； 使用營銷數(shù)據(jù)處理大模型的異構(gòu)數(shù)據(jù)處理模型，對預(yù)處理后實時營銷數(shù)據(jù)進行異構(gòu)數(shù)據(jù)處理，得到處理后實時營銷數(shù)據(jù)，包括如下步驟： 將預(yù)處理后實時營銷數(shù)據(jù)輸入營銷數(shù)據(jù)處理大模型的異構(gòu)數(shù)據(jù)處理模型； 使用異構(gòu)數(shù)據(jù)處理模型的異構(gòu)數(shù)據(jù)特征提取模塊，提取預(yù)處理后實時營銷數(shù)據(jù)的實時異構(gòu)數(shù)據(jù)特征； 根據(jù)實時異構(gòu)數(shù)據(jù)特征，在處理策略生成模塊的經(jīng)驗回放池中，隨機抽取若干歷史處理策略生成經(jīng)驗； 對實時異構(gòu)數(shù)據(jù)特征進行解析，得到若干實時異構(gòu)數(shù)據(jù)狀態(tài)，并根據(jù)實時異構(gòu)數(shù)據(jù)狀態(tài)，更新處理策略生成模塊的智能體的狀態(tài)空間，得到更新的狀態(tài)空間； 根據(jù)若干歷史處理策略生成經(jīng)驗，生成若干可能處理動作，并根據(jù)若干可能處理動作，更新處理策略生成模塊的智能體的動作空間，得到更新的動作空間； 在處理策略生成模塊的目標函數(shù)集合中選擇實時目標函數(shù)，并基于實時目標函數(shù)，使用智能體，控制策略網(wǎng)絡(luò)，生成更新的狀態(tài)空間中每一實時異構(gòu)數(shù)據(jù)狀態(tài)所對應(yīng)的更新的動作空間中所有可能處理動作的概率分布； 將更新的動作空間中概率分布最高的可能處理動作作為對應(yīng)的實時異構(gòu)數(shù)據(jù)狀態(tài)的執(zhí)行處理動作； 整合更新的狀態(tài)空間中所有實時異構(gòu)數(shù)據(jù)狀態(tài)的執(zhí)行處理動作，得到實時異構(gòu)處理策略； 根據(jù)實時異構(gòu)處理策略，在異構(gòu)數(shù)據(jù)處理庫中提取若干目標DPA算法封裝； 根據(jù)若干目標DPA算法封裝，對對應(yīng)的預(yù)處理后實時營銷數(shù)據(jù)進行異構(gòu)數(shù)據(jù)處理，得到處理后實時營銷數(shù)據(jù)； 遍歷來自不同數(shù)據(jù)源的異構(gòu)的所有預(yù)處理后實時營銷數(shù)據(jù)，重復(fù)上一步驟，得到同構(gòu)的若干處理后實時營銷數(shù)據(jù)； 使用營銷數(shù)據(jù)處理大模型，對同構(gòu)的若干處理后實時營銷數(shù)據(jù)進行知識映射，得到圖結(jié)構(gòu)的若干知識映射后實時營銷數(shù)據(jù)，包括如下步驟： 使用營銷數(shù)據(jù)處理大模型的知識圖譜生成模型，提取處理后實時營銷數(shù)據(jù)的若干數(shù)據(jù)命名實體和若干數(shù)據(jù)實體關(guān)系，并獲取每一數(shù)據(jù)命名實體與營銷知識圖譜的若干知識命名實體的歐氏距離； 將歐氏距離最近的知識命名實體作為數(shù)據(jù)命名實體的第一目標知識命名實體，并將第一目標知識命名實體的若干知識實體關(guān)系作為目標知識實體關(guān)系； 將第一知識命名實體的每一目標知識實體關(guān)系另一側(cè)對應(yīng)的知識命名實體作為第二知識命名實體； 將所有第一目標知識命名實體、所有目標知識實體關(guān)系以及所有第二目標知識命名實體映射至對應(yīng)的數(shù)據(jù)命名實體，得到知識映射后數(shù)據(jù)命名實體； 整合若干知識映射后數(shù)據(jù)命名實體和若干數(shù)據(jù)實體關(guān)系，得到圖結(jié)構(gòu)的知識映射后實時營銷數(shù)據(jù)； 遍歷所有處理后實時營銷數(shù)據(jù)，重復(fù)上述步驟，得到圖結(jié)構(gòu)的若干知識映射后實時營銷數(shù)據(jù)； 對若干知識映射后實時營銷數(shù)據(jù)進行聚類，得到若干實時數(shù)據(jù)聚類集群，并使用營銷數(shù)據(jù)處理大模型，生成每一實時數(shù)據(jù)聚類集群的實時營銷主題圖譜； 根據(jù)實時營銷主題圖譜，使用營銷數(shù)據(jù)處理大模型，對若干知識映射后實時營銷數(shù)據(jù)進行營銷數(shù)據(jù)分析，得到若干實時營銷數(shù)據(jù)分析結(jié)果； 對若干知識映射后實時營銷數(shù)據(jù)、對應(yīng)的實時營銷主題圖譜以及對應(yīng)的實時營銷數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行分布式存儲。

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