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龙图腾网获悉北京机械工业自动化研究所有限公司申请的专利基于深度矩阵分解的精准营销数据分析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：CN116402536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310392558.8，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权基于深度矩阵分解的精准营销数据分析方法是由尹作重;吴璇;陈建萍;孙洁香;王海丹;秦修功;杨秋影;杜已超;王凯;郭栋设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度矩阵分解的精准营销数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于深度矩阵分解的精准营销数据分析方法。方法包括：获取客户与商品的交互矩阵，其中，所述交互矩阵的各行对应各客户，各列对应各商品，矩阵元素包含客户与商品的交互信息；基于协同过滤方法对所述交互矩阵进行矩阵分解，得到各客户和各商品的隐向量，所述隐向量中包含客户与商品间的线性关联信息；将各客户和各商品的隐向量构成的各向量对，分别输入基于变分自编码器的偏好度预测模型进行训练，学习客户与商品间的非线性关联信息，训练好的模型用于输出各客户对各商品的偏好度；利用训练好的偏好度预测模型，推荐精准营销策略。本实施例准确预测客户偏好。

本发明授权基于深度矩阵分解的精准营销数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度矩阵分解的精准营销数据分析方法，其特征在于，包括： 获取客户与商品的交互矩阵，其中，所述交互矩阵的各行对应各客户，各列对应各商品，矩阵元素包含客户与商品的交互信息； 基于协同过滤方法对所述交互矩阵进行矩阵分解，得到各客户和各商品的隐向量，所述隐向量中包含客户与商品间的线性关联信息； 将各客户和各商品的隐向量构成的各向量对，分别输入基于变分自编码器的偏好度预测模型进行训练，学习客户与商品间的非线性关联信息，训练好的模型用于输出各客户对各商品的偏好度； 利用训练好的偏好度预测模型，推荐精准营销策略； 其中，训练过程包括：将任一客户和任一商品的隐向量输入变分自编码器的编码部分，得到一潜在向量；分别以所述潜在向量的各元素为中心，构建客户维度和商品维度的高斯分布；分别对客户维度和商品维度的各高斯分布进行随机采样，得到两个随机向量；将所述两个随机向量输入变分自编码器的解码部分，重建所述客户和所述商品的隐向量，重建后的隐向量包含客户与商品间线性关联信息和非线性关联信息；根据所述客户的、重建后的隐向量，以及所述商品的、重建后的隐向量，预测所述客户对所述商品的偏好度；通过预测的偏好度与标注好的偏好度差异最小化，反馈调节模型参数。

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