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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京高科數(shù)聚技術有限公司申請的專利一種多模態(tài)線索驅動的實時特征精準推薦方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120198203B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510667717.X，技術領域涉及：G06Q30/0601；該發(fā)明授權一種多模態(tài)線索驅動的實時特征精準推薦方法是由程杰設計研發(fā)完成，并于2025-05-23向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種多模態(tài)線索驅動的實時特征精準推薦方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種多模態(tài)線索驅動的實時特征精準推薦方法，屬于汽車銷售市場預測技術領域，包括獲取用戶錄入的請求樣本，構建線索數(shù)據(jù)庫，構建動態(tài)偏移特征，計算意圖得分并排序，實現(xiàn)汽車銷售場景的實時精準推薦，解決了通過對用戶動態(tài)行為偏移進行建模，聯(lián)合多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，提高推薦精準度的技術問題，本發(fā)明實現(xiàn)了多模態(tài)線索的深度融合，增強推薦因果性，在低延遲約束下實現(xiàn)精準推薦，適配銷售現(xiàn)場實時決策需求，針對汽車銷售場景設計字段標準化處理，提升了業(yè)務匹配度。

本發(fā)明授權一種多模態(tài)線索驅動的實時特征精準推薦方法在權利要求書中公布了：1.一種多模態(tài)線索驅動的實時特征精準推薦方法，其特征在于：包括如下步驟： 步驟1：請求解析模塊獲取銷售前端采集的請求樣本，對請求樣本進行結構化存儲處理； 請求樣本的字段包括城市、預算、購車時間、首付比例、瀏覽車型序列、咨詢頻次和試駕預約； 步驟2：用戶特征提取模塊調(diào)取請求樣本，對請求樣本中的字段進行編碼或數(shù)值標準化處理，得到靜態(tài)的特征向量zuser； 步驟3：建立線索數(shù)據(jù)庫，錄入多條銷售線索數(shù)據(jù)作為歷史數(shù)據(jù)； 所述銷售線索數(shù)據(jù)的字段包括車型、客戶畫像、是否成交、成交周期、跟進次數(shù)、銷售人員標識和時間戳； 線索構建模塊根據(jù)瀏覽車型序列，調(diào)取線索數(shù)據(jù)庫中同款車型的銷售線索數(shù)據(jù)，對調(diào)取的銷售線索數(shù)據(jù)進行標準化結構向量處理，得到每條銷售線索數(shù)據(jù)的特征向量構建候選池； 步驟4：中間特征生成模塊對特征向量zuser和特征向量進行組合，生成歷史偏移類特征，根據(jù)歷史偏移類特征，利用Sigmoid函數(shù)計算用戶的購買意圖升級的得分sintent； 將特征向量zuser、特征向量和購買意圖升級的得分sintent進行拼接，生成每條銷售線索數(shù)據(jù)對應的中間融合特征向量 在執(zhí)行步驟4時，具體包括如下步驟： 步驟4-1：中間特征生成模塊對特征向量和特征向量zuser進行組合拼接； 步驟4-2：獲取步驟4-1的拼接結果，提取歷史偏移類特征，具體包括： 步驟4-2-1：設定時間窗口T，在時間窗口T中查找具有成交記錄的銷售線索數(shù)據(jù)； 步驟4-2-2：計算偏移緯度，即歷史偏移類特征具體包括： 根據(jù)用戶預算和平均成交預算差值，計算預算偏移Δ1； 根據(jù)當前購車意愿天數(shù)和平均成交周期，計算購車時間偏移Δ2； 根據(jù)當前咨詢頻次和平均跟進次數(shù)，計算頻次偏移Δ3； 步驟4-3：利用Sigmoid函數(shù)計算用戶的購買意圖升級的得分sintent： sintent＝σw1×Δ1+w2×Δ2+w3×Δ3+b； 其中，σ·為Sigmoid函數(shù)，w1，w2，w3均為權重，b為偏置； 步驟4-4：對購買意圖升級的得分sintent、特征向量zuser和特征向量進行拼接，得到中間融合特征向量 步驟5：推薦得分計算模塊對中間融合特征向量進行評分計算，采用Sigmoid函數(shù)計算每條銷售線索數(shù)據(jù)與當前客戶之間的匹配置信度得分； 在執(zhí)行步驟5時，具體包括如下步驟： 步驟5-1：獲取中間融合特征向量 步驟5-2：利用Sigmoid函數(shù)計算候選池中每一條銷售線索數(shù)據(jù)的匹配得分si： 其中，W為權重，T表示轉置操作； 步驟6：推薦排序與分發(fā)模塊根據(jù)步驟5得到的匹配置信度得分，對候選池中的銷售線索數(shù)據(jù)進行排序，選取前K名銷售線索數(shù)據(jù)作為推薦結果，構成推薦結果集，并將所述推薦結果集推送至銷售前端系統(tǒng)。

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