藍色火焰科技成都有限公司張鈺琨獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉藍色火焰科技成都有限公司申請的專利基于大模型的營銷數據處理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:CN120317911B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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:202510796380.2,技術領域涉及:G06Q30/0201;該發明授權基于大模型的營銷數據處理方法及系統是由張鈺琨設計研發完成,并于2025-06-16向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于大模型的營銷數據處理方法及系統在說明書摘要公布了:本發明屬于市場營銷技術領域,公開了基于大模型的營銷數據處理方法及系統。所述的方法包括如下步驟:構建營銷數據處理大模型;使用營銷數據處理大模型,對異構的若干實時營銷數據進行異構數據處理;使用營銷數據處理大模型,對若干處理后實時營銷數據進行知識映射;對若干知識映射后實時營銷數據進行聚類,并使用營銷數據處理大模型,生成實時營銷主題圖譜;使用營銷數據處理大模型,對若干知識映射后實時營銷數據進行營銷數據分析;對若干知識映射后實時營銷數據、對應的實時營銷主題圖譜以及對應的實時營銷數據分析結果進行分布式存儲。本發明解決了現有技術存在的數據處理效率低下、異構數據整合困難以及數據分析深度不足的問題。
本發明授權基于大模型的營銷數據處理方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種基于大模型的營銷數據處理方法,其特征在于:包括如下步驟: 根據不同數據源的若干歷史實時營銷數據,使用人工智能算法,構建營銷數據處理大模型; 所述的營銷數據處理大模型包括異構數據處理模型、知識圖譜生成模型、主題圖譜生成模型、營銷知識圖譜以及營銷數據分析模型; 所述的異構數據處理模型基于CNN-MOGRPO-DPA算法構建,且異構數據處理模型包括依次連接的基于CNN算法構建的異構數據特征提取模塊、基于MOGRPO算法構建的處理策略生成模塊以及設置有若干DPA算法的異構數據處理庫; 所述的知識圖譜生成模型基于BERT-LSTM-CRF-SVM算法構建; 所述的主題圖譜生成模型基于DBN-cGAN算法構建; 所述的營銷數據分析模型基于GCN-RF-MLP算法構建; 使用營銷數據處理大模型,對來自不同數據源的異構的若干實時營銷數據進行異構數據處理,得到同構的若干處理后實時營銷數據,包括如下步驟: 采集來自不同數據源的異構的若干實時營銷數據,并進行預處理,得到若干預處理后實時營銷數據; 使用營銷數據處理大模型的異構數據處理模型,對預處理后實時營銷數據進行異構數據處理,得到處理后實時營銷數據,包括如下步驟: 將預處理后實時營銷數據輸入營銷數據處理大模型的異構數據處理模型; 使用異構數據處理模型的異構數據特征提取模塊,提取預處理后實時營銷數據的實時異構數據特征; 根據實時異構數據特征,在處理策略生成模塊的經驗回放池中,隨機抽取若干歷史處理策略生成經驗; 對實時異構數據特征進行解析,得到若干實時異構數據狀態,并根據實時異構數據狀態,更新處理策略生成模塊的智能體的狀態空間,得到更新的狀態空間; 根據若干歷史處理策略生成經驗,生成若干可能處理動作,并根據若干可能處理動作,更新處理策略生成模塊的智能體的動作空間,得到更新的動作空間; 在處理策略生成模塊的目標函數集合中選擇實時目標函數,并基于實時目標函數,使用智能體,控制策略網絡,生成更新的狀態空間中每一實時異構數據狀態所對應的更新的動作空間中所有可能處理動作的概率分布; 將更新的動作空間中概率分布最高的可能處理動作作為對應的實時異構數據狀態的執行處理動作; 整合更新的狀態空間中所有實時異構數據狀態的執行處理動作,得到實時異構處理策略; 根據實時異構處理策略,在異構數據處理庫中提取若干目標DPA算法封裝; 根據若干目標DPA算法封裝,對對應的預處理后實時營銷數據進行異構數據處理,得到處理后實時營銷數據; 遍歷來自不同數據源的異構的所有預處理后實時營銷數據,重復上一步驟,得到同構的若干處理后實時營銷數據; 使用營銷數據處理大模型,對同構的若干處理后實時營銷數據進行知識映射,得到圖結構的若干知識映射后實時營銷數據,包括如下步驟: 使用營銷數據處理大模型的知識圖譜生成模型,提取處理后實時營銷數據的若干數據命名實體和若干數據實體關系,并獲取每一數據命名實體與營銷知識圖譜的若干知識命名實體的歐氏距離; 將歐氏距離最近的知識命名實體作為數據命名實體的第一目標知識命名實體,并將第一目標知識命名實體的若干知識實體關系作為目標知識實體關系; 將第一知識命名實體的每一目標知識實體關系另一側對應的知識命名實體作為第二知識命名實體; 將所有第一目標知識命名實體、所有目標知識實體關系以及所有第二目標知識命名實體映射至對應的數據命名實體,得到知識映射后數據命名實體; 整合若干知識映射后數據命名實體和若干數據實體關系,得到圖結構的知識映射后實時營銷數據; 遍歷所有處理后實時營銷數據,重復上述步驟,得到圖結構的若干知識映射后實時營銷數據; 對若干知識映射后實時營銷數據進行聚類,得到若干實時數據聚類集群,并使用營銷數據處理大模型,生成每一實時數據聚類集群的實時營銷主題圖譜; 根據實時營銷主題圖譜,使用營銷數據處理大模型,對若干知識映射后實時營銷數據進行營銷數據分析,得到若干實時營銷數據分析結果; 對若干知識映射后實時營銷數據、對應的實時營銷主題圖譜以及對應的實時營銷數據分析結果進行分布式存儲。
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