江蘇戶傳科技有限公司鄭慶亞獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉江蘇戶傳科技有限公司申請的專利基于共享信息的調查與推廣方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120181968B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510623936.8,技術領域涉及:G06Q30/0601;該發明授權基于共享信息的調查與推廣方法及系統是由鄭慶亞;陳飛;黃青青;柳青;朱泉;袁紫依設計研發完成,并于2025-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于共享信息的調查與推廣方法及系統在說明書摘要公布了:本申請涉及產品調查推廣的技術領域,公開了一種基于共享信息的調查與推廣方法及系統,該方法的步驟包括:獲取用戶的session共享信息;基于所述session共享信息識別用戶的行為模式;具體包括識別用戶的瀏覽行為模式和購買行為模式;基于所述瀏覽行為模式獲取用戶的高意向產品;基于所述購買行為模式獲取用戶的關聯意向產品;基于所述高意向產品和關聯意向產品對用戶進行產品推廣。本申請能夠提供深入的用戶行為分析,從而提升產品推薦精準度,有助于產品推廣策略優化。
本發明授權基于共享信息的調查與推廣方法及系統在權利要求書中公布了:1.基于共享信息的調查與推廣方法,其特征在于:包括以下步驟: 獲取用戶的session共享信息; 基于所述session共享信息識別用戶的行為模式;具體包括識別用戶的瀏覽行為模式和購買行為模式; 所述識別用戶的瀏覽行為模式的方法如下: 從所述session共享信息中提取用戶對同一類型產品的每條產品瀏覽記錄; 統計同一類型產品的相關頁面的種類,并為每一種類的相關頁面分配一個編號; 基于所述產品瀏覽記錄和相關頁面的編號,建立瀏覽特征序列和瀏覽次序矩陣來記錄用戶的瀏覽行為模式; 所述瀏覽特征序列用于記載用戶對每種相關頁面的關注度;瀏覽特征序列為長度為N的向量;其中,N為同一類型產品的相關頁面的種類數;瀏覽特征序列中的每個元素對應一種相關頁面; 建立瀏覽特征序列的方法如下: 對N種相關頁面進行排序,基于排序記錄相關頁面的編號; 分別統計所有產品瀏覽記錄中每種相關頁面的總瀏覽時長,并計算所有相關頁面的總瀏覽時長; 計算每個編號對應的元素值;將所有元素值組成瀏覽特征序列;任一個編號對應的元素值為編號對應的相關頁面的總瀏覽時長與所有相關頁面的總瀏覽時長之比; 所述瀏覽次序矩陣用于記載用戶對不同相關頁面的瀏覽順序;建立瀏覽次序矩陣的方法如下: 將N種相關頁面的編號進行橫向排序和縱向排序,構成N行N列的瀏覽次序矩陣,并對瀏覽次序矩陣中的每個元素進行初始化; 基于產品瀏覽記錄統計用戶的瀏覽路徑以及每條瀏覽路徑的轉移概率;任一條瀏覽路徑包括兩個相關頁面,分別為第一頁面和第二頁面; 令表示第一頁面為第i種相關頁面,第二頁面為j種相關頁面的瀏覽路徑,則瀏覽路徑的轉移概率記作,表示用戶在瀏覽第i種相關頁面之后,瀏覽第j種相關頁面的概率; 基于每條瀏覽路徑的轉移概率為瀏覽次序矩陣中的元素進行賦值;其中,瀏覽次序矩陣第i行第j列的元素值為; 識別用戶的購買行為模式的方法如下: 從所述session共享信息中提取用戶的產品購買記錄,從產品購買記錄中提取用戶購買過的每種產品;為用戶購買過的任一種產品分配一個產品編號; 記錄用戶每次購買產品的購買時間和對應的產品編號,并建立用戶的購買時間序列;所述購買時間序列中每個位置對應一個時間點;若任一時間點上用戶未購買產品,則時間點對應的位置為空;若任一時間點上用戶購買產品,則時間點對應的位置的元素值為產品編號; 設置滑動窗口的長度和滑動步長;基于滑動窗口和滑動步長截取所述購買時間序列;基于每次截取獲得的序列片段創建一條購買事件; 基于所述產品編號、購買事件建立購買事件表來記錄用戶的購買行為模式; 基于所述瀏覽行為模式獲取用戶的高意向產品;基于所述購買行為模式獲取用戶的關聯意向產品; 基于瀏覽行為模式獲取用戶的高意向產品的方法如下: 獲取其他用戶的產品瀏覽記錄、產品購買記錄; 基于產品瀏覽記錄、產品購買記錄,篩選出瀏覽且購買過同一種類產品的其他用戶,并標記為參考用戶; 建立每個參考用戶的瀏覽特征序列和瀏覽次序矩陣; 對于任一參考用戶,計算用戶與參考用戶的瀏覽特征序列之間的相似度以及瀏覽次序矩陣之間的相似度并求和,得到用戶與參考用戶的相似度; 設置相似度閾值;將與用戶的相似度高于所述相似度閾值的參考用戶標記為相似用戶; 基于產品購買記錄提取每個相似用戶購買的同一類型產品的具體型號;統計每種具體型號的產品的購買次數,將購買次數最多的m個產品標記為所述高意向產品; 基于所述購買行為模式獲取用戶的關聯意向產品的方法如下: 設置關聯度閾值、購買次數閾值; 將所述購買事件表中包含的任意兩個購買次數均大于所述購買次數閾值的產品進行組合,得到第一關聯組;任意一個第一關聯組包含兩個產品編號不同的產品; 統計每個第一關聯組的關聯度,并刪除關聯度小于所述關聯度閾值的第一關聯組;第一關聯組的關聯度為第一關聯組在購買事件表中出現的次數除以購買事件的總數; 將任意兩個第一關聯組進行合并,并進行去重,得到第二關聯組;統計每個第二關聯組的關聯度,并刪除關聯度小于所述關聯度閾值的第二關聯組;第二關聯組的關聯度為第二關聯組在購買事件表中出現的次數除以購買事件的總數;保存第一關聯組和第二關聯組; 基于產品購買記錄提取用戶最近n天所有已購產品的列表;n為正整數;結合第一關聯組和第二關聯組,獲取用戶的關聯意向產品; 基于所述高意向產品和關聯意向產品對用戶進行產品推廣。
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