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龙图腾网获悉广州跨易信息科技有限公司申请的专利一种基于大数据的电商出口货物信息搜索云平台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：CN119003892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411025216.3，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于大数据的电商出口货物信息搜索云平台是由田维军;金海斌;吴神龙设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的电商出口货物信息搜索云平台在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于大数据的电商出口货物信息搜索云平台，所述云平台包括多维动态数据预处理系统、分布式区块链溯源系统、多智能体协同优化系统、情感感知搜索优化系统、用户界面与交互设计系统和接口集成系统。本发明通过高效的数据处理为后续智能分析和决策提供可靠的数据基础，通过区块链技术和多智能体协同优化系统应用在电商出口货物信息搜索云平台中，提供高效的订单处理，确保供应链系统的智能化和优化效果，情感感知优化搜索结果和客户服务质量，提升客户满意度和忠诚度，从而更好地服务于专利的整体目标。本发明通过高效的数据收集和预处理方法、多智能体强化学习技术和区块链技术，为电商出口货物的服务提供一个智能化的搜索云平台。

本发明授权一种基于大数据的电商出口货物信息搜索云平台在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的电商出口货物信息搜索云平台，其特征在于，所述云平台包括多维动态数据预处理系统、分布式区块链溯源系统、多智能体协同优化系统、情感感知搜索优化系统、用户界面与交互设计系统和接口集成系统，其中， 所述多维动态数据预处理系统，用于收集电商的多维数据并对多维数据进行预处理，将预处理后的数据进行集成与同步，并将集成与同步后的数据进行融合得到数据矩阵，并将融合后的数据矩阵存储在分布式数据库中；其中，所述多维数据包括用户行为数据、订单数据和物流数据；所述用户行为数据包括浏览记录、点击率和购买历史；所述订单数据包括订单号、产品ID、数量、价格、订单时间和用户ID；所述物流数据包括运输路径、运输时间、仓库位置、货物状态和配送时间； 所述分布式区块链溯源系统，用于将所述多维动态数据预处理系统预处理后的数据进行全流程溯源和验证处理； 所述多智能体协同优化系统，用于构建多智能体强化学习模型对电商平台的供应链管理流程进行策略优化； 所述情感感知搜索优化系统，用于构建情感分析模型对电商平台的客户情感进行分析和反馈； 所述用户界面与交互设计系统，用于对云平台的界面进行交互设计； 所述接口集成系统，用于对云平台进行系统集成； 其中，所述多智能体强化学习模型，构建如下： 将电商平台的供应链管理问题建模为一个多智能体环境，其中每个智能体代表供应链中的一个节点，将状态空间定义为Si，Si表示第i个智能体的状态空间，将动作空间定义为Ai，Ai第i个智能体的动作空间，状态转移函数为Ps′|s,a，表示状态s执行动作a后转移到状态s′的概率；其中，Si＝{si1,si2,…sij,sin}，其中sij表示第j个状态变量，sin表示第n个状态变量，Ai＝{ai1,ai2,…aij,aim}，其中aij表示第j个动作，aim表示第m个动作； 初始化每个智能体的参数，包括状态空间、动作空间和奖励值，使用深度神经网络表示智能体的策略函数πia|s，策略函数πia|s表示在状态s下选择动作a的概率，πia|s；θi表示在状态s下选择动作a时第i个智能体的策略函数，θi为策略网络的参数； 根据电商平台的供应链的优化目标定义综合奖励函数Ris,a，Ris,a表示第i个智能体在状态s执行动作a后获得的即时奖励，表示如下： Ris,a＝-αCtransport-βCinventory-rTdelivery+δScustomer 其中，Ctransport表示运输成本，Cinventory表示库存持有成本，Tdelivery表示交货时间，Scustomer表示客户满意度评分，α,β,r,δ表示权重参数，用于调整不同目标的重要性； 构建一个全局共享的经验回放池存储所有智能体的历史状态、动作、奖励和下一状态，表示如下： 其中，st,at,rt,st+1表示时间步t的经验样本，st表示时间步t的状态，at时间步t的动作，rt表示时间步t的奖励，st+1表示时间步t+1的状态； 使用多智能体深度Q网络更新Q函数Qis,a；θi，使智能体在状态s下执行动作a的预期回报，表示如下： Qis,a；θi＝E[rt+γmaxa′Qist+1,a′；θi|st＝s,at＝a] 其中，γ为折扣因子，表示未来奖励的折扣系数；E表示期望，a′表示动作a′； 使用多智能体政策梯度算法，针对每个智能体的策略网络参数θi进行更新，表示如下： 其中为学习率，Jθi为策略函数的目标值，表示对参数θi求梯度； 设计目标函数最大化所有智能体的期望奖励，得到最佳的电商平台的供应链策略；其中，所述目标函数表示如下： 其中，i表示智能体，πi表示第i个智能体的策略，表示所有智能体的期望策略； 在所述情感感知搜索优化系统中，对每条客户文本数据di进行情感评分Sdi，计算其情感倾向值，表示如下： 其中，scorepost和scorenegt分别表示词项t的正向和负向评分，TF-IDFt,di表示词项t在客户文本数据di中出现的频率； 引入多情感维度分析模型，将客户情感分为多个维度并计算综合情感倾向值Smultidi，表示如下： 其中，scorekt表示词项t在情感维度k上的评分，wk表示情感维度的权重； 实时监测客户文本数据的情感变化，识别情感突变点，表示如下： ΔSdi＝Sdi-Sdi-1 当ΔSdiχ时，触发情感突变报警，其中χ为预设阈值； 引入情感趋势分析，通过时间序列模型ARIMA预测客户情感趋势，提前识别情感波动，表示如下： 当时，触发情感趋势报警，其中θtrend为趋势预警阈值，ARIMA表示时间序列模型； 在所述情感感知搜索优化系统中，对情感突变的客户文本数据，自动生成反馈处理方案，表示如下： 处理方案di＝策略库Sdi 其中，策略库包含预设的处理策略，根据情感评分选择最佳的策略进行响应； 利用情感分析结果优化搜索算法，根据客户情感调整搜索结果排序和推荐内容，表示如下： 排名得分qi＝相关性得分qi+λSdi 其中，qi为搜索查询，λ为情感权重参数； 针对情感突变客户，自动推送个性化的客服支持和服务，提升客户满意度，表示如下： 客服方案di＝客服策略库Smultidi 其中，客服策略库包含不同情感状态下的最佳客服应对方案。

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