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龙图腾网获悉中国科学技术大学;苏州贝宝信息科技有限公司申请的专利基于购物篮购买行为的品类优化方法、系统及存储介质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：CN119722129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411809459.6，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权基于购物篮购买行为的品类优化方法、系统及存储介质是由余玉刚;杨李平;孙李波;田鋆设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于购物篮购买行为的品类优化方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于购物篮购买行为的品类优化方法、系统及存储介质，品类优化方法步骤如下：S1：获取历史交易数据，估计消费者偏好；S2：对商品按照收益进行分组；S3：抽取历史数据，通过优化模型对每组产品进行品类优化；S4：选取期望收益最大的商品组优化结果，作为最终品类推荐；S5：将最终品类推荐结果发送至管理系统进行智能品类展示决策。本发明不仅提高了品类优化的计算效率，还能有效控制企业的运营负担，确保企业的服务水平和顾客满意度。

本发明授权基于购物篮购买行为的品类优化方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于购物篮购买行为的品类优化方法，其特征在于，方法步骤如下： S1：获取历史交易数据，估计消费者偏好； S2：对商品按照收益进行分组； S3：抽取历史数据，通过优化模型对每组产品进行品类优化； S4：选取期望收益最大的商品组优化结果，作为最终品类推荐； S5：将最终品类推荐结果发送至管理系统进行智能品类展示决策； S1中消费者偏好包括消费者类型k和由产品购买数量qk与偏好列表σk组成并与每一阶段t每一个消费者类型对应的到达概率 S3中优化模型为： 其中，T为所有历史阶段的集合；i为产品；K为所有消费者类型总数；xi为二元决策变量，即是否提供该产品； S3中进行品类优化的方法步骤如下： S31：输入基于历史数据估计出的结果；产品分组结果；每一组m的学习率ηm；设置优化模型的起始解为x1＝y1＝0，在每一个产品组上，循环t＝1,2,…,T； S32：进行独立同分布无放回抽取历史交易数据； S33：根据抽取出的历史交易数据，通过优化模型计算超梯度； S34：更新 S35：将欧几里得投影到可行域中， S36：将通过取整法取整到{0,1}区间内，得到 S37：对所有的取平均，再利用取整法到整数解，作为品类优化结果。

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