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龙图腾网获悉上海祺鲲信息科技有限公司申请的专利一种基于语义关联的商品信息自动补全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：CN120746679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511201709.2，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于语义关联的商品信息自动补全方法是由朱绍康;汤鹏;陈霄;浦天贶设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义关联的商品信息自动补全方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信息分析技术领域，且公开了一种基于语义关联的商品信息自动补全方法，包括：获取目标商品的所有商品信息，判断目标商品的商品信息是否存在缺失，若商品信息存在缺失，则对商品信息进行补全，并执行动态调整商品信息展示策略，该基于语义关联的商品信息自动补全方法，通过综合分析用户行为数据和购买转化数据，科学地判断商品信息是否存在缺失，避免主观臆断，确保补全措施的有效性，精准定位信息缺失的具体部分，为后续的补全措施提供明确的方向，避免盲目补全，通过补充和完善商品信息，满足用户对商品信息的需求，减少用户在浏览商品页面时的困惑和犹豫，提升用户满意度，通过优化商品信息展示，提高购买转化率。

本发明授权一种基于语义关联的商品信息自动补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义关联的商品信息自动补全方法，其特征在于：包括： 获取目标商品的所有商品信息，生成商品信息部分集合： ； 其中，表示商品信息的第个部分； 判断目标商品的商品信息是否存在缺失； 若目标商品的商品信息不存在缺失，则不执行信息补全操作； 若目标商品的商品信息存在缺失，则对目标商品的商品信息进行补全，并执行动态调整商品信息展示策略； 所述执行动态调整商品信息展示策略，具体为： 对于目标商品的商品信息中的每个部分，计算其兴趣度权重： ； 其中，表示用户在商品信息部分的停留时间，表示用户在商品信息部分的点击次数，表示用户在商品信息部分的滚动深度，、、分别为停留时间、点击次数、滚动深度的权重系数，且，表示用户在商品信息部分的停留时间，表示用户在商品信息部分的点击次数，表示用户在商品信息部分的滚动深度，、、分别为停留时间、点击次数、滚动深度的权重系数，且，表示当前正在分析或考虑调整展示策略的特定商品信息部分，表示商品信息中的所有其他部分； 对于目标商品的商品信息中的每个部分，计算其困惑度权重： ； 其中，表示当前正在分析或考虑调整展示策略的特定商品信息部分，是计算困惑度权重时关注的焦点部分，用于判断该部分是否需要根据用户行为数据进行展示方式的调整，表示商品信息中的所有其他部分，用于在计算困惑度权重时，作为比较或归一化的基准，即，作为参照系参与计算，确保计算出的困惑度权重具有相对意义和可比性，表示用户在商品信息部分的返回按钮点击次数，表示用户在商品信息部分的浏览路径跳转次数，、分别为返回按钮点击次数、浏览路径跳转次数的权重，且，表示用户在商品信息部分的返回按钮点击次数，表示用户在商品信息部分的浏览路径跳转次数，、分别为返回按钮点击次数、浏览路径跳转次数的权重，且； 对于目标商品的商品信息中的每个部分，根据其兴趣度权重和困惑度权重，确定展示内容： 其中，表示对商品信息部分进行突出显示，表示对商品信息部分进行简化显示，表示对商品信息部分显示原本内容，为兴趣度权重阈值，用于判断商品信息部分是否需要突出显示，为困惑度权重阈值，用于判断商品信息部分是否需要简化或优化； 判断目标商品的商品信息是否存在缺失，包括对浏览目标商品的所有用户依次进行分析，具体为： 获取浏览用户集合 对于浏览用户集合中的每个用户，提取其在浏览目标商品页面时的细化浏览行为数据； 定义一个关注度函数，计算用户对每个商品信息部分的关注度，识别其在浏览过程中对商品信息各部分的关注点： ； 其中，表示用户在商品信息部分的停留时间，表示用户在商品信息部分的点击次数，表示用户在商品信息部分的滚动深度，即页面滚动的百分比，、、分别为停留时间、点击次数、滚动深度的权重，且，表示浏览用户集合中的第个用户，表示商品信息的第个部分； 定义一个困惑度函数，计算用户对每个商品信息部分的困惑度，识别其在浏览过程中对商品信息各部分可能存在的困惑点： ； 其中，表示用户在商品信息部分的返回按钮点击次数，表示用户在商品信息部分的浏览路径跳转次数，、分别为返回按钮点击次数、浏览路径跳转次数的权重，且； 设置一个关注度分析函数，确定用户在浏览目标商品页面时的关注点： ； 其中，为关注度阈值，用于判断用户对某个商品信息部分的关注度是否足够高； 设置一个困惑度分析函数，确定用户在浏览目标商品页面时可能存在的困惑点：； 其中，为困惑度阈值，用于判断商品信息部分是否需要简化或优化； 根据每个商品信息部分的关注度分析函数的结果，对用户生成关注点集合，记为：； 根据每个商品信息部分的困惑度分析函数的结果，对用户生成困惑点集合，记为：； 整合关注点集合和困惑点集，生成用户的浏览行为分析结果。

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