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龙图腾网获悉北京信息职业技术学院申请的专利一种基于人工智能的数字营销效果优化方法、系统及存储介质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：CN120070007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510236270.0，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于人工智能的数字营销效果优化方法、系统及存储介质是由王薇;郝容设计研发完成，并于2025-02-28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数字营销效果优化方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的数字营销效果优化方法、系统及存储介质，包括：统计在线直播信息获取实时的商品销售数据，将所述商品销售数据根据商品类型划分成商品集，比较用户对所述商品集的偏好，提取用户感兴趣的偏好数据；对所述偏好数据采用归纳排序算法面向用户偏好场景进行偏好假设，获取用户潜在的兴趣点；对所述兴趣点采用决策树算法建立预测消费者偏好模式的预测模型，获取消费者的消费行为习惯；对所述消费行为习惯采用Cox模型构建消费评价指标模型，获取消费者的消费概率随时间推移而变化的曲线，根据所述曲线精准定位营销信息在时间推送维度的关联性，实现了营销策略的优越性能和高效率，提升了营销效果。

本发明授权一种基于人工智能的数字营销效果优化方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的数字营销效果优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 统计在线直播信息获取实时的商品销售数据，将所述商品销售数据根据商品类型划分成商品集，比较用户对所述商品集的偏好，提取用户感兴趣的偏好数据； 对所述偏好数据采用归纳排序算法面向用户偏好场景进行偏好假设，获取用户潜在的兴趣点； 对所述兴趣点采用决策树算法建立预测消费者偏好模式的预测模型，获取消费者的消费行为习惯； 对所述消费行为习惯采用Cox模型构建消费评价指标模型，获取消费者的消费概率随时间推移而变化的曲线，根据所述曲线精准定位营销信息在时间推送维度的关联性，实时优化营销效果； 对所述偏好数据采用归纳排序算法面向用户偏好场景进行偏好假设，获取用户潜在的兴趣点，包括： 将所述偏好数据根据对应消费商品的商品集采用MPR最小权限准则进行归纳整理，通过提取所述偏好数据中的差异搜索对应的商品，将所述对应的商品作为目标列； 对所述目标列采用MAP列表级指标进行挖掘，获取商品之间的偏好差异并将其纳入对级偏好； 采用对级目标函数对所述对级偏好进行评估量化，构建多目标对级排序框架，获取对级排序的帕累托最优解，其表达式为： ； 其中，表示对级目标函数中评分模型的参数集，、分别是、的两个暂定损失； 依据所述帕累托最优解优化排名列表敏感质量，获取用户潜在的兴趣点； 对所述兴趣点采用决策树算法建立预测消费者偏好模式的预测模型；获取消费者的消费行为习惯，包括： 通过python搭建决策树模型，设置属性筛选标准为信息增益率以获取最具有区分度的特征； 将所述特征对应的特征划分点设置为随机模式，特征选取方法设置为基于熵的模式，且类别权重根据四类样本的比例进行调整； 将随机抽取70%的所述兴趣点作为训练数据集，剩余30%的所述兴趣点作为测试数据集进行交叉验证，获取最大树深度和最大叶节点数； 部署最佳的决策树模型，对新的消费者行为数据进行实时预测，获取影响其网络购物决策的关键因素； 基于所述决策树模型输出结果，获取实时的消费者的消费行为习惯。

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