買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉青島網(wǎng)信信息科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于用戶實(shí)時(shí)交互信息的權(quán)益商品配置方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120355497B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510854869.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q30/0601；該發(fā)明授權(quán)一種基于用戶實(shí)時(shí)交互信息的權(quán)益商品配置方法是由王炳文;王子微設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于用戶實(shí)時(shí)交互信息的權(quán)益商品配置方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于用戶實(shí)時(shí)交互信息的權(quán)益商品配置方法，屬于交互信息數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明首先構(gòu)建多維用戶行為特征向量，通過實(shí)時(shí)捕獲用戶交互數(shù)據(jù)并結(jié)合歷史交互記錄形成完整行為序列；然后通過交互狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合用戶地理位置、時(shí)間戳和設(shè)備信息等多維數(shù)據(jù)建模用戶交互狀態(tài)；接著對(duì)行為特征進(jìn)行差異化權(quán)重賦值，通過多源數(shù)據(jù)融合算法生成意圖強(qiáng)度矩陣；隨后將加權(quán)處理后的行為特征數(shù)據(jù)輸入深度雙向注意力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的交互感知模型，生成權(quán)益推薦列表；最后根據(jù)用戶實(shí)時(shí)響應(yīng)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略，執(zhí)行優(yōu)化分配，確定最終權(quán)益投放方案，實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶實(shí)際需求和意圖的精準(zhǔn)識(shí)別與權(quán)益商品的高效配置。

本發(fā)明授權(quán)一種基于用戶實(shí)時(shí)交互信息的權(quán)益商品配置方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于用戶實(shí)時(shí)交互信息的權(quán)益商品配置方法，其特征在于，包括：構(gòu)建多維用戶行為特征向量；輸入用戶行為特征數(shù)據(jù)至交互狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成用戶關(guān)聯(lián)狀態(tài)評(píng)分，構(gòu)建用戶關(guān)系圖，計(jì)算同行用戶群組關(guān)聯(lián)向量；將用戶關(guān)系圖輸入最小生成樹算法，對(duì)同行用戶群組進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析，識(shí)別關(guān)鍵影響節(jié)點(diǎn)并計(jì)算群組內(nèi)部權(quán)益?zhèn)鞑ヂ窂剑敵鲇脩粲绊懥χ笖?shù)；引入用戶意圖識(shí)別模塊，對(duì)用戶行為特征數(shù)據(jù)賦予差異化權(quán)重值，形成加權(quán)行為特征數(shù)據(jù)；建立意圖強(qiáng)度評(píng)分系統(tǒng)，將所述加權(quán)行為特征數(shù)據(jù)輸入多源數(shù)據(jù)融合算法，計(jì)算得到用戶對(duì)不同商品類別的意圖得分，生成意圖強(qiáng)度矩陣；計(jì)算所述同行用戶群組關(guān)聯(lián)向量與標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)向量的相似度，通過相似度權(quán)重函數(shù)確定輸入權(quán)重系數(shù)，將所述意圖強(qiáng)度矩陣及所述用戶影響力指數(shù)分別乘以所述輸入權(quán)重系數(shù)后輸入預(yù)先訓(xùn)練好的交互感知模型，生成權(quán)益推薦列表，并根據(jù)用戶實(shí)時(shí)響應(yīng)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整所述權(quán)益推薦列表中商品的推薦優(yōu)先級(jí)；執(zhí)行多目標(biāo)優(yōu)化分配策略，將所述權(quán)益推薦列表及所述用戶影響力指數(shù)作為輸入，綜合考慮個(gè)體轉(zhuǎn)化概率數(shù)值與群組影響力數(shù)值，確定最終權(quán)益投放方案；同行用戶群組關(guān)聯(lián)向量指的是表征用戶間關(guān)聯(lián)模式的多維特征向量，包含地理距離分量、時(shí)間同步性分量、交互頻率分量、興趣重疊度分量及社交關(guān)系強(qiáng)度分量，向量維度為32，每個(gè)分量取值范圍為0至1；最小生成樹算法指的是在用戶關(guān)系圖中尋找總權(quán)重最小連通子圖的算法，用于識(shí)別用戶群組中最具成本效益的權(quán)益?zhèn)鞑ヂ窂?，關(guān)鍵影響節(jié)點(diǎn)為最小生成樹中度中心性最高的節(jié)點(diǎn)；用戶影響力指數(shù)通過關(guān)鍵影響節(jié)點(diǎn)在最小生成樹中連接邊的權(quán)重加權(quán)求和計(jì)算得出；標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)向量指的是通過歷史高轉(zhuǎn)化率用戶群體的關(guān)聯(lián)模式統(tǒng)計(jì)得出的理想關(guān)聯(lián)狀態(tài)向量，作為評(píng)估實(shí)際用戶群組關(guān)聯(lián)狀態(tài)的參考基準(zhǔn)，向量維度與同行用戶群組關(guān)聯(lián)向量一致；相似度權(quán)重函數(shù)指的是將同行用戶群組關(guān)聯(lián)向量與標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)向量的余弦相似度映射為輸入權(quán)重系數(shù)的非線性函數(shù)；所述交互感知模型通過收集多場(chǎng)景用戶交互行為數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練后用于生成權(quán)益推薦列表； 其中，構(gòu)建多維用戶行為特征向量的步驟，具體是通過實(shí)時(shí)捕獲用戶交互數(shù)據(jù)并結(jié)合歷史交互記錄形成行為序列，得到用戶行為特征數(shù)據(jù)； 其中，輸入用戶行為特征數(shù)據(jù)至交互狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟，具體是結(jié)合用戶地理位置數(shù)據(jù)、時(shí)間戳數(shù)據(jù)、設(shè)備信息數(shù)據(jù)生成用戶關(guān)聯(lián)狀態(tài)評(píng)分，根據(jù)用戶關(guān)聯(lián)狀態(tài)評(píng)分構(gòu)建用戶關(guān)系圖，計(jì)算同行用戶群組關(guān)聯(lián)向量。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人青島網(wǎng)信信息科技有限公司，其通訊地址為：266000 山東省青島市嶗山區(qū)松嶺路169號(hào)軟件外包中心202、216室；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。