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龙图腾网获悉上海海湃领客文化科技有限公司申请的专利AI智能营销数据驱动投放策略生成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：CN120931314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511432694.0，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权AI智能营销数据驱动投放策略生成方法是由于林义设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本AI智能营销数据驱动投放策略生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了AI智能营销数据驱动投放策略生成方法，涉及人工智能与大数据分析技术领域，包括以下步骤：建立舆情触发监测矩阵，汇聚多类高频指标，构建统一时间基线并生成多时域稳态基线，得到短窗波动强度序列和情绪梯度序列；在短窗波动强度序列和情绪梯度序列的约束下执行多尺度频谱分解并进行跨渠道时延对齐，重建相位轨迹并识别相位加速度突峰，提取相位跃迁预警段，得到因果校验候选窗口。本发明通过多维指标建模与相位分析，精准识别舆情突变与行为链断裂，结合因果校验与反事实推演评估跳变风险，并引入权重反演与动态回补实现策略修正，显著提升极端场景下营销策略的预测稳定性、鲁棒性与效率，增强品牌传播连贯性与抗风险能力。

本发明授权AI智能营销数据驱动投放策略生成方法在权利要求书中公布了：1.AI智能营销数据驱动投放策略生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立舆情触发监测矩阵，汇聚多类高频指标，构建统一时间基线并生成多时域稳态基线，得到短窗波动强度序列和情绪梯度序列； 短窗波动强度序列的构建方法为：以每5秒为单位，在对应窗口内计算四类高频指标的变化幅度，并与其在对应时域稳态基线中的平均水平进行比较，得到每个窗口相对偏移率，将偏移率加权汇总为当前时间点的波动强度值；情绪梯度序列的生成方式为：对每一条评论文本进行中文分词、去停用词处理，并引入情感词典打分模型，标注每句话的情绪倾向得分；统计每一窗口内的情绪得分变化趋势，计算其一阶导数作为情绪梯度值，反映当前用户情绪朝积极或消极方向演化的速度； 在短窗波动强度序列和情绪梯度序列的约束下执行多尺度频谱分解并进行跨渠道时延对齐，重建相位轨迹并识别相位加速度突峰，提取相位跃迁预警段，得到因果校验候选窗口； 因果校验候选窗口的生成依据三项指标的融合：波动强度积分值、情绪梯度斜率、相位加速度幅度；对每一个跃迁激活段，首先计算从跃迁开始前30秒至结束后60秒范围内的波动强度值的累计和，作为衡量波动总量的指标；再计算情绪梯度在相同时间段的线性拟合斜率，表示情绪变化方向的稳定性；最后提取相位加速度突峰的最大值；将这三项指标标准化后加权融合，权重比例依次为0.4、0.3、0.3；融合评分最高的前五段跃迁激活段被选定为最终因果校验候选窗口，并精确记录其起止时间，以保证后续执行触达、互动、转化链条分析时具备足够的行为跨度与完整的上下文事件环境； 在因果校验候选窗口内开展触达—互动—转化因果链一致性校验，计算因果方向稳定度，并将因果方向反转的时间片段标记为风险片段，得到推演输入； 触达—互动—转化因果链一致性校验是指：在相位跃迁预警段内构建完整的用户行为链条序列，将数据划分为触达行为序列、互动行为序列和转化行为序列，均来自统一追踪路径下的用户访问日志采样、采样频率保持为五秒并归一化处理；以120秒为分析窗口，按触达到互动、互动到转化两阶段进行因果路径延迟分析，将基准序列向后移动0秒至60秒计算皮尔逊相关系数并记录最优滞后时间点，若滞后峰值±5秒范围的相关性均值不低于0.6判定为高度因果一致，低于0.3或为负值初判为因果关系紊乱；据此将每个五秒窗标记正向、反向或空值，在120秒滑动窗口内以正向与反向出现次数的比例差异定义因果方向稳定度，当反向状态超过正向状态两倍且同时出现短窗波动强度超过其均值两倍与情绪梯度方向发生大于0.4幅度的快速转向时，将出现因果方向反转的时间片段标记为风险片段，并作为反事实推演的输入； 针对风险片段生成反事实稳定轨迹并进行对比推演，计算真实轨迹对于反事实轨迹的相对散度，并统计相位跃迁阈值特征，得到跳变强度指数和相位跃迁阈越率； 跳变强度指数定义为整个风险片段内所有时间窗的联合扰动值的加权平均值，其中权重依据每个时间窗内真实轨迹中行为波动的标准差计算，波动越剧烈，权重越高，以增强跳变区段对整体评估结果的影响；跳变强度指数值域为0到1，数值越高，说明真实轨迹相对于反事实轨迹的偏移越大，跳变特征越明显；相位跃迁阈越率的提取过程如下：在滑动时间窗中识别所有相位跃迁事件，具体为相位变化速率在连续两个时间点内超出该序列历史均值三倍以上，且对应行为偏移值高于其均值两倍的窗口；将满足条件的时间窗总数除以滑动窗口总数，得到跃迁窗口比例，即为相位跃迁阈越率； 基于跳变强度指数、相位跃迁阈越率、因果方向稳定度和短窗波动强度序列进行加权融合，生成窗口级预测跳变判定； 基于窗口级预测跳变判定结果引入权重反演机制，对风险片段的异常数据进行补偿，并在多时域稳态基线下进行动态回补，使投放策略输出保持历史趋势与局部修正的平衡，得到持续稳定的投放策略。

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