曼加塔(深圳)服饰有限公司韩帅获国家专利权
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龙图腾网获悉曼加塔(深圳)服饰有限公司申请的专利多模态深度学习的服装直播实时转化率预测方法及系统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:CN120996861B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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:202511158110.5,技术领域涉及:G06Q30/0202;该发明授权多模态深度学习的服装直播实时转化率预测方法及系统是由韩帅;龚妍菲设计研发完成,并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本多模态深度学习的服装直播实时转化率预测方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了多模态深度学习的服装直播实时转化率预测方法及系统,涉及深度学习相关领域,包括:基于直播转化率的影响因素进行多场景样本采集,构建样本集群;根据样本集群与影响因素对应关系,进行多模态解析,确定各模态数据变化与实时转化率的因果概率关系,构建因果概率网;进行分割标注,组建多模态训练、测试数据集;对多模态编码器、时序融合预测器进行训练收敛;进行关联部署,多模态编码器用于对直播画面进行多模态数据分割编码,时序融合预测器利用分割编码的多模态数据进行转化率实时预测。解决现有服装直播实时转化率预测存在的预测准确性不足的技术问题,达到对服装直播实时转化率精准预测的技术效果。
本发明授权多模态深度学习的服装直播实时转化率预测方法及系统在权利要求书中公布了:1.多模态深度学习的服装直播实时转化率预测方法,其特征在于,包括: 解析直播转化率的影响因素,并基于影响因素进行多场景样本采集,构建样本集群; 根据所述样本集群与影响因素对应关系,进行影响因素多模态解析,确定各模态数据变化与实时转化率的因果概率关系,构建因果概率网; 基于所述因果概率网进行分割标注,组建多模态训练数据集、测试数据集; 搭建多模态编码器、时序融合预测器的模型框架,利用所述多模态训练数据集、测试数据集对所述多模态编码器、时序融合预测器进行训练收敛,获得所述多模态编码器、时序融合预测器; 将所述多模态编码器、时序融合预测器进行关联部署,其中,所述多模态编码器用于对直播画面进行多模态数据分割编码,所述时序融合预测器利用分割编码的多模态数据进行转化率实时预测,输出直播实时转化率预测结果; 解析直播转化率的影响因素,包括: 按照直播数据源覆盖类型进行数据分类,包括视频流、音频流、用户行为、商品上下文、环境因素; 对各数据源类型进行多粒度分解,获得数据源粒度层级; 提取同族直播数据,包括不同转化率梯度; 基于所述同族直播数据,按照所述数据源粒度层级进行影响因素对齐,拟合转化率波动影响关系; 按照预设波动阈值对所述转化率波动影响关系进行筛选,获得所述直播转化率的影响因素; 获得所述直播转化率的影响因素,还包括: 按照场景层、模态层、细粒度要素层,构建多层次影响因素字典,所述细粒度要素包括视频模态中的商品显著性、姿态类型、颜色纹理特征,音频模态中的音量、语速、情感起伏,文本模态中的优惠口径、稀缺提示词,行为模态中的交互速率、加购环比增量,及商品与上下文模态中的价格带、折扣强度、库存状态; 根据所述多层次影响因素字典中的层级特征标签,将所述直播转化率的影响因素进行多层级投射,形成多层次字典结构的直播转化率影响因素。
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