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龍圖騰網獲悉中國電信股份有限公司申請的專利營銷輔助信息的生成方法、裝置、介質及電子設備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：CN115730046B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202110987853.9，技術領域涉及：G06F16/338；該發明授權營銷輔助信息的生成方法、裝置、介質及電子設備是由張國成;洪沛;楊國鋒;徐虎;李冠華;戴勝林;馬亮;張超;費相如;王璇設計研發完成，并于2021-08-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本營銷輔助信息的生成方法、裝置、介質及電子設備在說明書摘要公布了：本申請涉及輔助營銷領域，揭示了一種營銷輔助信息的生成方法、裝置、介質及電子設備。該方法包括：抽取出結構化數據；將結構化數據轉換為三元組信息，得到淺層三元組信息；獲取數據表；對數據表進行變量篩選操作，得到最終數據表；利用最終數據表建立基礎分類預測模型；以最終數據表中的變量為特征，根據最終數據表中與用戶相關聯的業務數據，確定各特征對該業務數據的解釋權重；針對每一業務數據，根據各特征對該業務數據的解釋權重，確定目標特征，并根據目標特征的變量值生成深層三元組信息；利用淺層三元組信息和深層三元組信息構建知識圖譜；查詢知識圖譜得到檢索結果，根據檢索結果生成營銷輔助信息。此方法可以提升營銷效率與成功率。

本發明授權營銷輔助信息的生成方法、裝置、介質及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種營銷輔助信息的生成方法，其特征在于，所述方法包括： 從大數據平臺中抽取出結構化數據，所述結構化數據包括用戶相關數據和產品相關數據，所述大數據平臺包括多個信息管理系統； 將所述結構化數據轉換為三元組信息，得到淺層三元組信息； 從所述大數據平臺中獲取數據表，所述數據表包括多項業務數據，所述業務數據包括變量以及與變量對應的變量值，每一項所述業務數據與一個用戶相關聯； 對所述數據表進行變量篩選操作，以將所述數據表中的至少一個變量剔除，得到最終數據表； 利用所述最終數據表建立基礎分類預測模型； 將所述最終數據表中的業務數據按照預定規則分為多層，每一層包括多項業務數據； 從所述最終數據表中選取一項業務數據作為選定業務數據； 以所述最終數據表中的變量為特征，針對每一特征，迭代執行確定邊際貢獻值步驟，直至執行預定次數，其中，所述確定邊際貢獻值步驟包括：隨機生成特征順序，并分別對所述選定業務數據和所述最終數據表中的業務數據按照所述特征順序進行排序；從未選取過的層中選取一個層，并從所述層的業務數據中隨機選取一項業務數據作為所述選定業務數據對應的構造業務數據；根據所述選定業務數據和所述構造業務數據分別構建出第一實例業務數據和第二實例業務數據，其中，所述第一實例業務數據包括所述選定業務數據中所述特征和位于所述特征之前的特征對應的變量值以及所述構造業務數據中位于所述特征之后的特征對應的變量值，所述第二實例業務數據包括所述選定業務數據中位于所述特征之前的特征對應的變量值以及所述構造業務數據中所述特征和位于所述特征之后的特征對應的變量值；將所述選定業務數據和所述構造業務數據分別輸入至所述基礎分類預測模型，分別得到所述選定業務數據對應的第一預測結果和所述構造業務數據對應的第二預測結果；基于所述第一預測結果和所述第二預測結果確定所述特征對應的邊際貢獻值； 針對每一特征，基于針對所述特征執行確定邊際貢獻值步驟而獲得的各邊際貢獻值確定邊際貢獻平均值，作為所述特征對所述業務數據的解釋權重； 針對每一業務數據，根據各特征對該業務數據的解釋權重，確定目標特征，并根據所述目標特征對應的變量值生成深層三元組信息，其中，所述目標特征的解釋權重大于其他特征； 利用所述淺層三元組信息和所述深層三元組信息構建知識圖譜； 當接收到業務問題檢索請求，通過查詢所述知識圖譜得到檢索結果，并根據所述檢索結果生成營銷輔助信息。

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