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龙图腾网获悉上海市大数据中心申请的专利一种基于人工智能的平台风险事件智能响应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：CN120672434B 。

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：202511188721.4，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于人工智能的平台风险事件智能响应系统及方法是由潘佳;刘辰昀;张向飞;汪瑜;张延成;朱启;赵军科;邓志凌设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的平台风险事件智能响应系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的平台风险事件智能响应系统及方法，涉及风险检测技术领域，本发明通过采集电商平台上发布的商品信息及历史交易中的商品评论信息，计算两者的差异程度；筛选差异超标的目标商品，结合信息修改率、投诉率和退货率计算风险预警系数；将风险预警系数和差异程度作为二维指标划分风险等级，并根据风险等级匹配对应的风险响应策略，同时构建多维度评估体系计算响应效果系数，对风险响应策略进行动态调整；本发明可以实现风险事件的智能识别与动态响应，保障用户权益及平台信誉。

本发明授权一种基于人工智能的平台风险事件智能响应系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的平台风险事件智能响应方法，其特征在于：所述智能响应方法包括： 步骤S1：采集电子商务平台上发布的商品信息，并对所述商品信息进行预处理；获取所述电子商务平台历史交易记录中的商品评论信息，计算所述商品信息与商品评论信息的差异程度； 步骤S2：根据计算的所述差异程度，获取目标商品；对所述目标商品的商品信息修改记录进行追踪，计算信息修改率；结合所述目标商品在历史交易中的投诉率和退货率，计算风险预警系数； 步骤S3：根据计算的所述风险预警系数和所述差异程度，对所述目标商品进行等级划分；针对不同等级的目标商品执行风险响应策略； 步骤S4：对执行风险响应策略的响应效果进行实时监测，计算响应效果系数；根据计算的所述响应效果系数对所述风险响应策略进行动态调整； 步骤S1包括： 步骤S1-1：通过电子商务平台的数据接口实时获取所有商品的商品信息；所述商品信息包括商品文本数据、商品图像数据、商品视频数据；采集历史交易记录中用户反馈的商品评论信息；所述商品评论信息包括商品实际文本数据、商品实际图像数据、商品实际视频数据； 步骤S1-2：通过模型从商品文本数据中提取文本特征向量，从商品图像数据中提取图像特征向量；对商品视频数据中每一段商品视频的视频帧序列进行处理，提取动态特征向量；从所述商品评论信息中提取实际文本特征向量、实际图像特征向量、实际动态特征向量；分别计算文本差异程度、图像差异程度、视频差异程度； 所述文本差异程度为： ； 其中，Dt表示文本差异程度，Ta表示文本特征向量，Tb表示实际文本特征向量； 所述图像差异程度为： ； 其中，Dp表示图像差异，Pa表示图像特征向量，Pb表示实际图像特征向量； 所述视频差异程度为： ； 其中，Dm表示视频差异程度，Ma表示视频特征向量，Mb表示实际视频向量； 步骤S1-3：计算电子商务平台上发布的商品信息与商品评论信息之间的差异程度： ； 其中，D表示电子商务平台上发布的商品信息与商品评论信息之间的差异程度，α、β、γ均为权重系数； 步骤S2包括： 步骤S2-1：对所述电子商务平台上发布的所有商品的商品类目进行识别，将所有商品按照识别出的商品类目进行划分，建立差异程度基准库；按照商品类目分别计算每类商品的差异程度均值和标准差，生成每个商品类目对应的差异程度阈值： ； 其中，为调整系数；当某商品的差异程度D≥Dth，标记所述商品为目标商品； 步骤S2-2：对所述目标商品的商品信息进行监测，统计目标时间段内所述目标商品商品信息的修改次数，从每条所述商品信息修改记录中提取文本修改数据、图像修改数据、视频修改数据；通过预设的所述目标商品的商品溯源码关联所述目标商品的生产批次信息，判断信息修改是否对应商品评论信息；若信息修改与商品评论信息一致，计算修改合理性系数： ； 其中，Hi表示第i条修改记录的修改合理性系数，表示修改前后的文本特征差异程度，表示修改前后的图像特征差异程度，表示修改前后的视频特征差异程度，、、分别为文本、图像、视频的差异权重； 步骤S2-3：设置修改合理性系数阈值Hth，当Hi≥Hth时，则标记为有效修改；当Hi＜Hth时，则标记为无效修改；当所述目标商品的商品信息为无效修改或者与商品评论信息不一致，则根据所述文本修改数据、图像修改数据、视频修改数据，生成文本特征变化量、图像特征变化量、视频特征变化量；计算所述目标商品的信息修改率： ； 其中，R表示信息修改率，∆Dti表示第i条商品信息修改记录中的文本特征变化量，∆Dpi表示第i条商品信息修改记录中图像特征变化量，∆Dmi表示第i条商品信息修改记录中的视频特征变化量，为时间权重，表示目标时间段； 步骤S2-4：收集所述目标商品在历史交易中的总成交订单数、投诉订单数、退货订单数，计算所述目标商品的投诉率和退货率； 所述投诉率： ； 其中，C表示投诉率，m表示所述目标商品在历史交易中的投诉订单数，Q表示所述目标商品在历史交易中的总成交订单数； 所述退货率： ； 其中，S表示退货率，n表示所述目标商品在历史交易中的退货订单数； 步骤S2-5：根据所述目标商品的信息修改率、投诉率、退货率，计算所述目标商品的风险预警系数： ； 其中，K表示目标商品的风险预警系数，、、均为权重系数。

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