上海朗晖慧科技术有限公司;淮北朗晖数字科技有限公司李强获国家专利权
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龙图腾网获悉上海朗晖慧科技术有限公司;淮北朗晖数字科技有限公司申请的专利基于AI的跨平台电商数据整合与分析系统及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:CN119850297B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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:202411931315.8,技术领域涉及:G06Q30/0601;该发明授权基于AI的跨平台电商数据整合与分析系统及方法是由李强;陈臻设计研发完成,并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于AI的跨平台电商数据整合与分析系统及方法在说明书摘要公布了:本发明公开了基于AI的跨平台电商数据整合与分析系统及方法,涉及电商管理技术领域,所述分析方法包括以下步骤:建立电商数据管理系统,经过用户授权后对用户访问各个电商平台时的浏览信息和购买信息进行采集,生成用户的若干条浏览记录;基于用户在浏览记录中是否产生购买行为,对所述浏览记录进行特征标记;分析用户所浏览商品与所购买商品之间的关联性,基于两条浏览记录之间的信息差异,判断所购买商品是否为心仪商品;构建商品推荐规则,得到各类商品的推荐优先级;当用户任意选择一个电商平台时,在所述电商平台上生成商品推荐清单;当用户第一次浏览商品信息时,生成其余各电商平台的商品推荐清单。
本发明授权基于AI的跨平台电商数据整合与分析系统及方法在权利要求书中公布了:1.基于AI的跨平台电商数据整合与分析方法,其特征在于:所述分析方法包括以下步骤: 步骤S100:建立电商数据管理系统,经过用户授权后对用户访问各个电商平台时的浏览信息和购买信息进行采集,生成用户的若干条浏览记录;基于用户在浏览记录中是否产生购买行为,对所述浏览记录进行特征标记; 步骤S200:获取任意存在特征标记的浏览记录中所记录的商品浏览信息和购买信息,分析用户所浏览商品与所购买商品之间的关联性;获取相邻浏览记录的商品浏览信息,基于两条浏览记录之间的信息差异,得到判断所购买商品是否为心仪商品的关联阈值; 步骤S300:获取任意一条浏览记录中所浏览商品之间的关联性,构建商品推荐规则,基于所述浏览记录的商品浏览信息,对后一条浏览记录进行商品推荐设定,得到各类商品的推荐优先级; 步骤S400:当用户任意选择一个电商平台时,基于用户最新生成的浏览记录中记录的商品浏览信息,在所述电商平台上生成一个商品推荐清单;当用户第一次浏览商品信息时,基于所浏览的商品信息生成其余各电商平台的商品推荐清单; 所述步骤S200包括以下步骤: 步骤S201:设定存在特征标记的浏览记录为特征浏览记录,任意选取一条浏览记录,获取所述特征浏览记录中的各条商品浏览信息,对每一条商品浏览信息进行特征提取,生成每一条商品浏览信息所对应的特征集合; 步骤S202:从所述特征浏览记录中任意选取两个特征集合,对所述两个特征集合进行关联度比对,得到所述两个特征集合的关联度;设定一个关联度阈值,若关联度超过关联度阈值,则将所述两个特征集合所对应的商品浏览信息设定为同类商品信息;对所述特征浏览记录中的所有商品浏览信息进行划分得到若干类商品信息,设定所述特征浏览记录中第i类商品信息的数量占比为Ai=mii,其中,mi为所述特征浏览记录中第i类商品信息数量,ni为所述特征浏览记录的商品浏览信息总数; 步骤S203:获取所述特征浏览记录中的购买信息,将所述购买信息与各条商品浏览信息进行比对,确定所述购买信息所对应的商品信息类别为第i类商品信息,将第i类商品信息设定为目标商品信息; 步骤S204:获取每一条浏览记录的记录生成时间,按照记录生成时间对所有浏览记录进行排序;获取位于所述特征浏览记录之后且与所述特征浏览记录相邻的一条浏览记录,并设定为目标浏览记录,得到目标浏览记录的各条商品浏览信息;通过对所述目标浏览记录的各条商品浏览信息进行划分,得到各类商品信息的数量占比,设定所述目标浏览记录中第i类商品信息的数量占比为Ai’=mi’ni’,其中,mi’为所述目标浏览记录中第i类商品信息数量,ni’为所述目标浏览记录的商品浏览信息总数;根据公式: ; 其中,IF为判断函数,若满足判断函数中的判断条件时,则得到IF=1,若不满足时,则IF=0,A’ave为所述目标浏览记录中各类商品信息的平均数量占比;计算得到所述目标浏览记录中第i类商品相较于所述特征浏览记录的浏览频率变化Fi;若Fi>0,则判断所述特征浏览记录中所购买商品为心仪商品; 步骤S205:获取任意特征浏览记录中,当所购买商品为心仪商品时所购买商品的购买信息与任意同类商品信息之间的关联度,进行平均值计算得到所述购买信息的平均关联度;从所有特征浏览记录中得到的平均关联度中选取数值最小的一个平均关联度设定为判断所购买商品是否为心仪商品的关联阈值; 所述步骤S300包括以下步骤: 步骤S301:任意选取一条浏览记录;获取所述浏览记录的商品浏览信息并划分为若干类商品信息,其中,设定第i类商品信息在所述浏览记录中的数量占比为Aibefore,得到所述浏览记录中的平均数量占比为Aavebefore; 步骤S302:若所述浏览记录中存在特征标记,则获取所述浏览记录中所购买商品的购买信息,确定所购买商品的购买信息所对应的商品信息类别,设定所购买商品的购买信息对应第i类商品信息,得到购买信息的平均关联度为Gi;根据公式: ; 其中,IF为判断函数,FLAG为特征标记,若所述浏览记录中存在特征标记,则IFFLAG=1,否则,IFFLAG=0,Gmax为判断所购买商品是否为心仪商品的关联阈值;计算得到第i类商品信息的推荐优先级Yi;按照推荐优先级从大到小生成后一条浏览记录中各类商品的推荐顺序。
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