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龙图腾网获悉南京金信通信息服务有限公司申请的专利基于多源数据平台的用户深度交互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：CN120146918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510629971.0，技术领域涉及：G06Q30/0203；该发明授权基于多源数据平台的用户深度交互系统及方法是由陆存;李晨;汤永达设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据平台的用户深度交互系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多源数据平台的用户深度交互系统及方法，涉及用户深度交互技术领域，包括获取用户在商场的历史线上交互记录和历史线下交互记录，评估用户对商场内的商品的交互倾向性，得到交互倾向数据；获取商场内的各个用户的交互倾向数据，分析各个用户对商场中的商品的整体交互倾向性，得到商场的目标交互倾向数据；获取用户在商场的历史消费记录，分析用户在商场中商品的消费搭配性，得到用户的消费搭配数据；获取各个用户在商场中的消费搭配数据，分析商场中的不同商品之间的消费搭配程度，并结合目标交互倾向数据，对商场的交互策略进行优化调整。

本发明授权基于多源数据平台的用户深度交互系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于多源数据平台的用户深度交互方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S100：获取用户在商场的历史线上交互记录和历史线下交互记录，评估所述用户对所述商场内的商品的交互倾向性，得到交互倾向数据； 步骤S200：获取商场内的各个用户的交互倾向数据，分析所述各个用户对所述商场中的商品的整体交互倾向性，得到所述商场的目标交互倾向数据； 步骤S300：获取所述用户在所述商场的历史消费记录，分析所述用户在所述商场中商品的消费搭配性，得到所述用户的消费搭配数据； 步骤S400：获取各个用户在所述商场中的消费搭配数据，分析商场中的不同商品之间的消费搭配程度，并结合所述目标交互倾向数据，对所述商场的交互策略进行优化调整； 所述步骤S100包括： 步骤S101：对所述用户在商场的历史线上交互记录和历史线下交互记录分别进行获取，获取所述用户在商场的线上平台中的消费商品的总个数S´sum，获取所述用户线下在商场的消费商品的总个数Ssum； 步骤S102：计算所述用户的历史线下交互记录的特征比例系数B=SsumS´sum+Ssum，计算所述用户的历史线上交互记录的特征比例系数B´=S´sumS´sum+Ssum； 步骤S103：分别从所述历史线上交互记录和所述历史线下交互记录中获取所述用户交互的商品的商品类型，计算所述用户对各项商品类型的交互倾向值，其中，所述用户对第c项商品类型的交互倾向值Fc： ， 其中，A´c表示交互商品的商品类型为所述第c项商品类型时，所述用户的历史线上交互记录的总个数；Ac表示交互商品的商品类型为所述第c项商品类型时，所述用户的历史线下交互记录的总个数；A´sum表示所述用户的历史线上交互记录的总个数；Asum表示所述用户的历史线下交互记录的总个数； 当所述交互倾向值Fc大于预设的交互倾向阈值，判定用户对所述第c项商品类型的商品具有交互倾向性，将所述第c项商品类型，记为所述用户的倾向商品类型； 步骤S104：获取所述用户的各项倾向商品类型并进行汇集，得到所述用户的交互倾向数据； 所述步骤S300包括： 步骤S301：对所述用户在所述商场的线上线下消费行为进行记录，得到所述用户的历史消费记录，从所述历史消费记录中获取所述用户消费的若干个商品的商品类型； 步骤S302：分析所述用户在所述商场消费过程中商品的各项商品类型之间的消费搭配性，其中，分析所述用户在所述商场消费过程中的第e项商品类型的商品，与第g项商品类型的商品之间消费配搭性，具体过程为： 获取所述用户只包含所述第e项商品类型的商品的历史消费记录的总个数Qe sum，获取所述用户只包含所述第g项商品类型的商品的历史消费记录的总个数Qg sum，获取所述用户同时包含所述第e项商品类型和所述第g项商品类型的商品的历史消费记录的总个数Qe,g sum，获取所述用户不含所述第e项商品类型和所述第g项商品类型的商品的历史消费记录的总个数Qsum； 步骤S303：分别设置所述第e商品类型和第g项商品类型的随机变量X和随机变量Y，设置特征值k，其中，k0，X={k,0,Y={k,0}，计算所述第e商品类型的商品，与所述第g商品类型的商品的联合概率pk,0=Qe sum、p0,k=Qg sum、pk,k=Qe,g sum，p0,0=Qsum； 计算所述第e商品类型的商品的边际概率pk=Qe sum+Qe,g sum）、p0=Qg sum+Qsum）； 计算所述第g商品类型的商品的边际概率pk=Qg sum+Qe,g sum）、p0=Qe sum+Qsum）； 步骤S304：获取所述用户的各个历史消费记录的总个数n，计算所述第e项商品类型的商品，与所述第g项商品类型的商品之间的消费配搭值Re,g： ， 其中，px,y为所述第e商品类型的商品，与所述第g商品类型的商品的联合概率；px为所述第e商品类型的商品的边际概率；py为所述第g商品类型的商品的边际概率； 步骤S305：当所述消费配搭值Re,g大于预设的消费搭配阈值，判定所述用户在所述商场消费过程中的所述第e项商品类型的商品，与所述第g项商品类型的商品之间具有消费配搭性，将所述第e项商品类型与所述第g项商品类型，记为所述用户的一个消费搭配组，获取所述用户的各个消费搭配组并进行汇集，得到消费搭配数据。

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