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龙图腾网获悉北京银河引力科技有限公司申请的专利基于深度学习的内容营销效果评估与优化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：CN120450744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510535940.9，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权基于深度学习的内容营销效果评估与优化方法及系统是由王骞设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的内容营销效果评估与优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的内容营销效果评估与优化方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括获取内容营销的历史数据；构建双塔深度神经网络模型，通过内容塔处理所述内容数据生成内容表征集合，通过场景塔处理所述场景数据生成场景表征集合，通过交互层计算内容表征集合与场景表征集合的匹配得分；所述双塔深度神经网络模型通过层次化场景感知和困难样本挖掘的对比学习框架进行训练，结合内容‑场景交叉注意力协同表征机制进行迭代优化；基于匹配得分，设计非线性映射与渐进式两阶段优化的资源分配算法，生成资源分配优化方案。

本发明授权基于深度学习的内容营销效果评估与优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的内容营销效果评估与优化方法，其特征在于，包括： 获取内容营销的历史数据，包括内容数据和场景数据； 构建双塔深度神经网络模型，通过内容塔处理所述内容数据生成内容表征集合，通过场景塔处理所述场景数据生成场景表征集合，通过交互层计算内容表征集合与场景表征集合的匹配得分，包括：所述内容塔采用多头自注意力机制处理内容数据，并通过注意力池化计算内容元素的吸引力分数，基于所述吸引力分数对内容元素进行加权求和，生成内容表征集合；通过场景塔处理所述场景数据，所述场景塔分别对投放时机、渠道特性和目标受众特征进行编码，并通过自注意力机制捕获场景因素间的相互影响，生成场景表征集合；在交互层中，将所述内容表征集合中的每一层表征与所述场景表征集合中的每一层表征进行交互计算得到多层次交互矩阵；对所述多层次交互矩阵应用层次特化的特征增强操作，其中高层语义表征采用注意力机制计算语义对齐度，中层关系表征采用双线性映射捕获非线性关系，底层特征表征采用局部卷积操作捕获局部模式匹配，生成增强交互矩阵集合；基于内容表征、场景表征及营销上下文信息构建层次重要性评估函数，通过注意力网络计算所述增强交互矩阵集合中各增强交互矩阵的重要性权重；根据所述重要性权重对所述增强交互矩阵集合进行动态加权融合得到融合交互矩阵，将所述融合交互矩阵输入注意力引导的信息瓶颈网络提取匹配信息，通过渐进式维度缩减网络保留匹配信息的拓扑结构后生成匹配得分；基于所述匹配得分对内容-场景组合进行排序；输出所述双塔深度神经网络模型的匹配得分、内容全局表征和场景全局表征，作为下游资源分配优化任务的输入； 所述双塔深度神经网络模型通过层次化场景感知和困难样本挖掘的对比学习框架进行训练，结合内容-场景交叉注意力协同表征机制进行迭代优化； 基于匹配得分，设计非线性映射与渐进式两阶段优化的资源分配算法，通过迭代优化确定内容与场景的最优匹配组合和各匹配组合的资源投入比例，生成资源分配优化方案； 执行资源分配优化方案，收集反馈数据更新双塔深度神经网络模型。

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