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龙图腾网获悉前方高能人工智能科技(成都)有限公司申请的专利结合RPA与AI的商品多媒体推荐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：CN121052901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511199707.4，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权结合RPA与AI的商品多媒体推荐方法及系统是由唐俊文;傅宁设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合RPA与AI的商品多媒体推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种结合RPA与AI的商品多媒体推荐方法及系统，首先通过RPA交互捕获模块实时记录用户与商品多媒体界面的当前交互行为流，包括操作触发时序和注意力停留轨迹，接着基于预设的历史交互模式库提取意图演化轨迹，涵盖用户兴趣偏好的动态转向特征及强度变化趋势，根据意图演化轨迹生成动态匹配规则集，包含关联约束条件和优先级排序逻辑，将动态匹配规则集输入预训练的AI推荐模型，对候选商品多媒体内容集合进行规则匹配筛选，生成筛选结果，最后通过RPA展示编排模块根据筛选结果实时渲染推荐序列，调整展示尺寸和文本排版样式，从而提高了商品多媒体推荐的个性化程度和用户体验。

本发明授权结合RPA与AI的商品多媒体推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合RPA与AI的商品多媒体推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 通过RPA交互捕获模块实时记录用户与商品多媒体界面的当前交互行为流，所述当前交互行为流包含用户对商品图像单元的操作触发时序及对商品描述单元的注意力停留轨迹； 基于预设的历史交互模式库对所述当前交互行为流进行意图演化轨迹提取，所述意图演化轨迹包含用户兴趣偏好的动态转向特征及特征强度变化趋势； 根据所述意图演化轨迹生成动态匹配规则集，所述动态匹配规则集包含商品图像特征与用户兴趣偏好的关联约束条件及商品描述特征的优先级排序逻辑； 将所述动态匹配规则集输入预训练的AI推荐模型，对候选商品多媒体内容集合执行规则匹配筛选处理，生成包含匹配度评分的商品多媒体内容筛选结果； 通过RPA展示编排模块根据所述商品多媒体内容筛选结果执行推荐序列的实时渲染操作，所述实时渲染操作包含调整商品图像单元的展示尺寸及商品描述单元的文本排版样式； 所述基于预设的历史交互模式库对所述当前交互行为流进行意图演化轨迹提取，包括： 解析所述当前交互行为流中的操作触发时序，提取连续操作事件的时间间隔参数及操作类型序列，将操作类型序列转换为对应的操作特征向量，所述操作特征向量的维度与历史交互模式库中预设的操作维度保持一致； 解析所述当前交互行为流中的注意力停留轨迹，提取各商品描述单元的注意力停留时长及瞳孔直径变化参数，计算瞳孔直径变化参数的方差值作为注意力集中程度指标，将注意力停留时长与注意力集中程度指标合并为注意力特征向量； 将所述操作特征向量与所述注意力特征向量进行特征拼接处理，生成当前交互特征矩阵，所述当前交互特征矩阵的行维度对应时间戳序列，列维度对应操作特征与注意力特征的联合维度； 加载预设的历史交互模式库，所述历史交互模式库包含多个历史交互特征矩阵及其对应的意图标签集合，通过余弦相似度算法计算当前交互特征矩阵与各历史交互特征矩阵的相似度值，选取相似度值最高的历史交互特征矩阵作为参考模式矩阵； 提取参考模式矩阵对应的意图标签集合及当前交互特征矩阵中各时间戳的特征值变化率，通过时间序列差分算法计算当前交互特征矩阵相对参考模式矩阵的特征偏移量，根据特征偏移量确定用户兴趣偏好的动态转向特征，所述动态转向特征通过转向方向向量及转向幅度参数表示； 基于动态转向特征构建特征强度衰减函数，所述特征强度衰减函数以时间戳为自变量，以特征偏移量的累积和为因变量，计算不同时间戳下的特征强度值，生成反映特征强度随时间变化规律的特征强度变化趋势； 将所述动态转向特征与所述特征强度变化趋势进行关联封装处理，形成包含用户兴趣偏好的动态转向特征及特征强度变化趋势的意图演化轨迹。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人前方高能人工智能科技(成都)有限公司，其通讯地址为：610213 四川省成都市高新区天府五街200号3号楼A区5层502-505室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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