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龙图腾网获悉扬腾创新(福建)信息科技股份有限公司申请的专利一种基于机器学习的营销预测智能分析方法及系统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：CN120198167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510678031.0，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种基于机器学习的营销预测智能分析方法及系统是由袁晨尧设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的营销预测智能分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的营销预测智能分析方法及系统，方法通过生态位竞争模型生成商品类目间的竞争关系矩阵，结合动态策略池的策略特征编码与红皇后调节机制实现策略多样性维护，并利用生态博弈引擎进行多策略博弈模拟，通过纳什均衡计算输出最优策略组合，最终基于实时反馈闭环链路优化参数。本发明的技术方案通过竞争‑博弈‑反馈的动态平衡机制，实现跨品类协同进化的策略自主涌现，显著提升营销策略的环境适应性与进化能力，克服人工规则依赖导致的策略僵化问题，形成具有生态自组织特性的智能决策体系。

本发明授权一种基于机器学习的营销预测智能分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的营销预测智能分析方法，其特征在于，包括： 获取商品信息及用户行为数据，所述商品信息包括类目属性、库存状态及竞品数据，所述用户行为数据包括浏览路径、购买记录及促销响应； 将所述商品信息以及用户行为数据输入生态位竞争模型进行类目竞争关系分析，生成竞争关系矩阵，所述竞争关系矩阵包括商品品类间的替代系数与共生关系； 基于所述用户行为数据构建动态策略池，通过基于特征工程的策略特征编码将用户群体划分为多个策略类型，并实时监测每个策略类型的策略传播信息及适应度指标； 在所述动态策略池中部署红皇后调节机制，通过香农熵算法检测策略同质化程度，当策略多样性指数低于预设阈值时，触发环境压力调节模块，生成策略变异指令以及环境压力参数； 将所述竞争关系矩阵、动态策略池及环境压力参数输入生态博弈引擎进行多策略博弈模拟，通过纳什均衡计算输出最优策略组合； 建立实时反馈闭环链路，通过埋点数据监测最优策略组合的执行效果，生成包含转化率变化、策略渗透率的反馈数据，并将所述反馈数据重新输入生态位竞争模型以及动态策略池进行参数调优； 将所述商品信息以及用户行为数据输入生态位竞争模型进行类目竞争关系分析，生成竞争关系矩阵包括： 将商品信息与用户行为数据进行多维度关联，生成类目关联网络，所述类目关联网络包括替代关系子网络、共生关系子网络以及竞争关系子网络； 根据所述替代关系子网络，计算所述类目属性对应的实时替代系数； 根据所述共生关系子网络，计算所述类目属性对应的场景共生系数； 根据所述实时替代系数、场景共生系数生成所述类目属性对应的竞争强度值； 根据所述类目属性的竞争强度值生成所述竞争关系矩阵； 根据所述替代关系子网络，计算所述类目属性对应的实时替代系数包括： 提取用户群体在预设时间窗口内的跨类目浏览跳转序列集合； 统计各商品类目间的群体跳转频次矩阵与平均停留时长衰减因子； 结合用户群体的历史订单替代购买率，通过动态加权公式计算实时替代系数，通过公式（1）表示，所述公式（1）如下： ； 公式（1）中，是替代关系中的第一个商品类目，是替代关系中的第二个商品类目，为商品类目到商品类目的标准化跳转频次，为商品类目缺货时转向商品类目的替代购买率，为停留时长衰减系数，为动态调整权重； 根据所述共生关系子网络，计算所述类目属性对应的场景共生系数包括： 统计用户群体单次交易中的多类目组合购买频次； 分析群体行为路径中的高频场景关联模式； 通过场景共生公式计算场景共生系数，通过公式（2）表示，所述公式（2）如下： ； 公式（2）中，为共生关系中的第一个商品类目，为共生关系中的第二个商品类目，为商品类目与商品类目的共购概率，为场景关联强度因子，为场景权重系数； 根据所述实时替代系数、场景共生系数生成所述类目属性对应的竞争强度值包括： 对实时替代系数与场景共生系数进行标准化处理，并采用动态权重分配策略计算竞争强度值，通过公式（3）表示，所述公式（3）如下： ； 公式（3）中，为最终竞争关系中的第一个商品类目，为最终竞争关系中的第二个商品类目，为时间相关的动态权重函数，为竞品数据修正项，均指向同一数据库中的商品信息所包含的商品类目，且，为同一数据库中的商品类目总数。

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