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龙图腾网恭喜上海交通大学;北京集智数字科技有限公司申请的专利基于需求方与商品之间的关系模型的需求意向度预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116051168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310022714.1，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权基于需求方与商品之间的关系模型的需求意向度预测方法是由郑臻哲;郑韵锴;吴海珊;吴帆;张真;张萍;李宁;顾嘉宁;尚治设计研发完成，并于2023-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于需求方与商品之间的关系模型的需求意向度预测方法在说明书摘要公布了：一种基于需求方与商品之间的关系模型的需求意向度预测方法，通过建模和预测对需求方意向度进行更为准确的推断，进而帮助供应链下游人员利用模型的预测打分更好地将精力集中在意向度较高的需求方身上，从而增强需求方和物品之间的匹配度，提高需求方总体满意度。

本发明授权基于需求方与商品之间的关系模型的需求意向度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于需求方与商品之间的关系模型的需求意向度预测方法，其特征在于，包括： 步骤1、将需求方意愿度建模为多级转化链路的序列化行为模型，即需求方的不同行为可以反映其不同的意愿度，且行为之间大概率有前置条件的关系； 步骤2、搭建多任务学习模型，同时训练、预测需求方的到访、签约和认购行为；在多任务学习模型的上游，使用三个专家网络，通过门融合三个专家网络的输出作为独有网络的输入； 步骤3、在多任务学习模型MMOE的基础上，额外设计聚合链路以降低正样本稀疏带来的训练困难，具体为：在三个专用网络分别输出ABC，将A和B的结果相乘得到的乘积作为任务B的输出，将A和B和C的乘积作为任务C的输出，即B任务的预测值resultB＝outputA*outputB|A，C任务的预测值resultC＝resultB*outputC|B，为保证这样条件概率的成立，将B任务的正样本调整为B或C，这样使得resultB*outputC|B一定能成立，简化问题； 步骤4、设计不同权重大小的损失函数； 步骤5、对模型的输入数据进行数据清洗和数据预处理； 步骤6、在训练阶段采用的样本包含到访、签约、认购的标签，以到访或签约或认购作为第一个专有网络的输出、以签约或认购作为第二个专有网络的输出、以认购作为第三个专有网络的输出；在在线阶段经使用第一个专有网络的输出，并将输出结果通过分段器从0-1的概率映射为1-10的打分； 所述的多级转化链路的最终付款概率为pb＝pi2v*pv2c*pc2b+pi2v*pv2b+pi2b，其中：需求方初始状态为init，简写i，到访为visited，简写v，签约为contract，简写c，认购为buy，简写b；链路的第一部分概率是从初始状态到到访概率*从到访到签约的概率*从签约到认购的概率，代表这部分需求方是按顺序走完整的转化链路，第二部分概率是从初始状态到签约概率*从签约到认购概率，第三部分概率是从初始状态直接到认购的概率。

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