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龙图腾网获悉福建东西乐活科技股份有限公司申请的专利一种基于Transformer与SHAP可解释性的跨境电商销量预测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：CN121544315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610064516.5，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种基于Transformer与SHAP可解释性的跨境电商销量预测方法及系统是由陈圣强设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer与SHAP可解释性的跨境电商销量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer与SHAP可解释性的跨境电商销量预测方法及系统，通过多模态特征提取模块分别处理商品图像、文本描述和历史销量序列，生成融合特征向量；利用动态图构建模块建立商品关联的时空异构图，通过图注意力网络增强特征表示；采用元学习预测模块在多个任务间进行元训练，输出带置信区间的销量预测；最后通过SHAP解释引擎分析特征贡献度并生成可解释性报告，基于报告构建策略模拟器进行反事实推理，输出风险加权的决策建议方案。本发明显著提升了预测模型在动态市场环境中的适应性和泛化能力，通过可解释性分析为运营决策提供了可靠依据，实现了从预测到决策的闭环支持。

本发明授权一种基于Transformer与SHAP可解释性的跨境电商销量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer与SHAP可解释性的跨境电商销量预测方法，其特征在于，包括： 获取跨境电商平台的多源时序数据，所述多源时序数据包括商品基础属性数据和外部环境数据； 将所述多源时序数据输入到多模态特征提取模块，通过视觉Transformer提取商品图像特征，通过文本Transformer提取商品描述文本特征，通过时序编码器提取历史销量序列特征，生成多模态融合特征向量； 将所述多模态融合特征向量输入到动态图构建模块，基于商品关联关系构建时空异构图，通过图注意力网络聚合邻域节点信息，生成增强时空特征表示； 将所述增强时空特征表示输入到元学习预测模块，采用模型无关元学习框架在多个预测任务间进行元训练，通过时序Transformer解码器输出未来周期的销量预测结果及其置信区间； 将所述销量预测结果输入到SHAP解释引擎，计算各特征对预测结果的贡献度分布，通过因果发现算法识别关键因果特征，生成多层次可解释性分析报告； 基于所述多层次可解释性分析报告构建策略模拟器，通过反事实推理算法计算不同运营策略下的预期销量变化，结合置信区间生成风险加权的决策建议方案并输出； 其中，将所述多模态融合特征向量输入到动态图构建模块，基于商品关联关系构建时空异构图，包括： 基于所述多模态融合特征向量中的商品语义嵌入向量计算商品间的语义相似度，通过协同过滤算法挖掘商品间的替代关系和互补关系，构建商品关联图谱，包括： 提取所述商品语义嵌入向量中的商品类别特征和功能特征； 通过余弦相似度算法根据商品类别特征和功能特征计算商品间的语义相似度； 使用协同过滤算法计算商品间的关联强度； 将所述语义相似度与关联强度进行加权融合，构建包含替代关系和互补关系的商品关联图谱； 将所述商品关联图谱与用户-商品交互图谱进行异构融合，生成时空异构图，包括： 识别所述商品关联图谱与用户-商品交互图谱中的共同节点； 通过元路径游走策略提取所述商品关联图谱与用户-商品交互图谱中跨图谱的高阶语义关系； 根据所述高阶语义关系使用图注意力机制对齐所述商品关联图谱与用户-商品交互图谱中的节点表示； 将对齐后的节点表示进行图结构融合，生成所述时空异构图。

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