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龍圖騰網獲悉揚騰創新(福建)信息科技股份有限公司申請的專利一種基于機器學習的營銷預測智能分析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：CN120198167B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202510678031.0，技術領域涉及：G06Q30/0202；該發明授權一種基于機器學習的營銷預測智能分析方法及系統是由袁晨堯設計研發完成，并于2025-05-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的營銷預測智能分析方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習的營銷預測智能分析方法及系統，方法通過生態位競爭模型生成商品類目間的競爭關系矩陣，結合動態策略池的策略特征編碼與紅皇后調節機制實現策略多樣性維護，并利用生態博弈引擎進行多策略博弈模擬，通過納什均衡計算輸出最優策略組合，最終基于實時反饋閉環鏈路優化參數。本發明的技術方案通過競爭?博弈?反饋的動態平衡機制，實現跨品類協同進化的策略自主涌現，顯著提升營銷策略的環境適應性與進化能力，克服人工規則依賴導致的策略僵化問題，形成具有生態自組織特性的智能決策體系。

本發明授權一種基于機器學習的營銷預測智能分析方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的營銷預測智能分析方法，其特征在于，包括： 獲取商品信息及用戶行為數據，所述商品信息包括類目屬性、庫存狀態及競品數據，所述用戶行為數據包括瀏覽路徑、購買記錄及促銷響應； 將所述商品信息以及用戶行為數據輸入生態位競爭模型進行類目競爭關系分析，生成競爭關系矩陣，所述競爭關系矩陣包括商品品類間的替代系數與共生關系； 基于所述用戶行為數據構建動態策略池，通過基于特征工程的策略特征編碼將用戶群體劃分為多個策略類型，并實時監測每個策略類型的策略傳播信息及適應度指標； 在所述動態策略池中部署紅皇后調節機制，通過香農熵算法檢測策略同質化程度，當策略多樣性指數低于預設閾值時，觸發環境壓力調節模塊，生成策略變異指令以及環境壓力參數； 將所述競爭關系矩陣、動態策略池及環境壓力參數輸入生態博弈引擎進行多策略博弈模擬，通過納什均衡計算輸出最優策略組合； 建立實時反饋閉環鏈路，通過埋點數據監測最優策略組合的執行效果，生成包含轉化率變化、策略滲透率的反饋數據，并將所述反饋數據重新輸入生態位競爭模型以及動態策略池進行參數調優； 將所述商品信息以及用戶行為數據輸入生態位競爭模型進行類目競爭關系分析，生成競爭關系矩陣包括： 將商品信息與用戶行為數據進行多維度關聯，生成類目關聯網絡，所述類目關聯網絡包括替代關系子網絡、共生關系子網絡以及競爭關系子網絡； 根據所述替代關系子網絡，計算所述類目屬性對應的實時替代系數； 根據所述共生關系子網絡，計算所述類目屬性對應的場景共生系數； 根據所述實時替代系數、場景共生系數生成所述類目屬性對應的競爭強度值； 根據所述類目屬性的競爭強度值生成所述競爭關系矩陣； 根據所述替代關系子網絡，計算所述類目屬性對應的實時替代系數包括： 提取用戶群體在預設時間窗口內的跨類目瀏覽跳轉序列集合； 統計各商品類目間的群體跳轉頻次矩陣與平均停留時長衰減因子； 結合用戶群體的歷史訂單替代購買率，通過動態加權公式計算實時替代系數，通過公式（1）表示，所述公式（1）如下： ； 公式（1）中，是替代關系中的第一個商品類目，是替代關系中的第二個商品類目，為商品類目到商品類目的標準化跳轉頻次，為商品類目缺貨時轉向商品類目的替代購買率，為停留時長衰減系數，為動態調整權重； 根據所述共生關系子網絡，計算所述類目屬性對應的場景共生系數包括： 統計用戶群體單次交易中的多類目組合購買頻次； 分析群體行為路徑中的高頻場景關聯模式； 通過場景共生公式計算場景共生系數，通過公式（2）表示，所述公式（2）如下： ； 公式（2）中，為共生關系中的第一個商品類目，為共生關系中的第二個商品類目，為商品類目與商品類目的共購概率，為場景關聯強度因子，為場景權重系數； 根據所述實時替代系數、場景共生系數生成所述類目屬性對應的競爭強度值包括： 對實時替代系數與場景共生系數進行標準化處理，并采用動態權重分配策略計算競爭強度值，通過公式（3）表示，所述公式（3）如下： ； 公式（3）中，為最終競爭關系中的第一個商品類目，為最終競爭關系中的第二個商品類目，為時間相關的動態權重函數，為競品數據修正項，均指向同一數據庫中的商品信息所包含的商品類目，且，為同一數據庫中的商品類目總數。

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