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龙图腾网获悉青岛网信信息科技有限公司申请的专利一种营销活动指标预测模型建立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：CN120672381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511178621.3，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种营销活动指标预测模型建立方法是由周书田;刘文彬;洪锋;于海洋设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种营销活动指标预测模型建立方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种营销活动指标预测模型建立方法，属于大模型技术领域，本发明通过收集营销活动的文本描述、宣传图像和特征参数等多模态数据，采用BERT模型、ResNet‑50模型和结构化编码器分别提取文本、视觉和活动特征向量，构建四通路双向注意力机制实现多模态特征的深度交互融合，建立静态预测模块通过堆叠残差多层感知机实现总指标回归预测，构建动态预测模块采用统一命名多尺度时序特征提取和双分支协同机制实现时序指标动态预测，设计动态融合输出层通过跨模态注意力生成动态权重矩阵自适应融合静动态预测结果，解决了营销活动多模态数据特征融合不充分导致预测精度低的技术问题。

本发明授权一种营销活动指标预测模型建立方法在权利要求书中公布了：1.一种营销活动指标预测模型建立方法，其特征在于，包括： S01、收集营销活动的多模态数据，所述多模态数据包括营销活动文本描述、营销活动宣传图像和营销活动特征参数； S02、构建多模态特征提取模块，通过BERT模型对营销活动文本描述进行编码得到文本特征向量，通过ResNet‑50模型对营销活动宣传图像进行编码得到视觉特征向量，通过结构化编码器对营销活动特征参数进行编码得到活动特征向量； S03、设计跨模态信息动态融合机制，构建四通路双向注意力机制实现文本特征向量与视觉特征向量、活动特征向量与视觉特征向量、活动特征向量与文本特征向量、文本特征向量与活动特征向量之间的交互融合，通过最大权重二分图匹配算法将不同模态特征向量构建为二分图节点并求解最优跨模态特征配对权重，生成多模态融合表示； S04、建立静态预测模块，将所述多模态融合表示输入堆叠残差多层感知机网络，通过批归一化层、自注意力层和残差连接组成的处理链实现营销活动总指标的回归预测，得到静态预测结果； S05、构建动态预测模块，采用多尺度滑动窗口提取时序特征，通过时序演化分支和跨模态交互分支的双分支协同机制实现营销活动指标序列的动态预测； S06、设计动态融合输出层，通过跨模态注意力生成动态权重矩阵，将时序演化分支输出和跨模态交互分支输出进行自适应融合，得到动态预测结果； S07、利用历史营销活动数据对营销活动指标预测模型进行训练优化，通过博弈模型平衡营销效果最大化与资源配置最优化的双重目标，采用反向传播算法更新模型参数，将所述静态预测结果和所述动态预测结果用于实现对营销活动关键指标的准确预测； 所述多尺度滑动窗口，具体是采用并行多尺度卷积核组提取不同粒度时序模式，通过3日短核捕捉突发性促销波动、7日中核解析周期性消费规律、30日长核识别趋势性账单模式。

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