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龙图腾网获悉广州信日信息科技有限公司申请的专利一种基于用户旅程映射的电子商务广告序列化投放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：CN119477428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411560213.X，技术领域涉及：G06Q30/0251；该发明授权一种基于用户旅程映射的电子商务广告序列化投放方法是由徐子桉;罗子农设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户旅程映射的电子商务广告序列化投放方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于用户旅程映射的电子商务广告序列化投放方法，通过集成Cookies、像素追踪和SDK技术收集用户行为数据，运用隐马尔可夫模型HMM和条件随机场CRF分析用户购买阶段并设计个性化广告序列，采用强化学习模型确定最佳投放时机，并通过实时竞价技术优化广告展示，同时，利用数据分析工具评估投放效果，并通过循环神经网络RNN模型实时更新用户旅程模型，以适应市场变化，该方法实现了广告投放的个性化和智能化，提高了转化率，降低了成本，为电子商务平台提供了高效的广告投放解决方案。

本发明授权一种基于用户旅程映射的电子商务广告序列化投放方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户旅程映射的电子商务广告序列化投放方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集用户在电子商务平台上的行为数据； 对收集到的用户行为数据进行分析，识别用户的购买阶段构建用户旅程模型； 所述对收集到的用户行为数据进行分析，识别用户的购买阶段构建用户旅程模型进一步包括： 对用户行为数据进行编码，转换为适合HMM模型处理的格式； 确定HMM模型的五个基本元素，状态集合、观测集合、初始状态概率分布、状态转移概率分布和观测概率分布； 状态集合，定义用户的购买阶段； 观测集合，用户的具体行为； 初始状态概率分布，用户首次访问时处于各个购买阶段的可能性； 状态转移概率分布，用户从一个购买阶段转移到另一个购买阶段的概率； 观测概率分布，在特定状态下，用户表现出特定行为的概率； 使用Baum-Welch算法对HMM模型进行训练，迭代更新HMM模型参数，直到HMM模型收敛； 对于新的用户行为数据，使用Viterbi算法计算隐藏状态序列，即用户的购买阶段； 根据用户的不同购买阶段，设计不同的广告序列； 所述根据用户的不同购买阶段，设计不同的广告序列进一步包括： 从用户行为数据中提取特征； 将提取的特征转换为CRF模型输入的格式； 将结构化和非结构化数据转换为数值型特征向量； 将特征组织成序列格式； 构建CRF模型理解的输入格式； 使用标注好的用户行为数据和对应的广告内容作为训练数据，训练CRF模型； 调整CRF模型参数，优化CRF模型性能，直到CRF模型能够准确预测用户购买阶段对应的广告内容； 对于每个识别出的用户购买阶段，使用训练好的CRF模型进行语义匹配，选择最合适的广告内容； 根据CRF模型的预测结果，设计针对不同购买阶段的广告序列； 根据用户的购买阶段和用户行为数据，选择时机进行广告投放； 所述根据用户的购买阶段和用户行为数据，选择时机进行广告投放进一步包括： 构建强化学习模型并定义状态-动作对，其中状态代表用户当前的购买阶段和行为数据，动作代表广告投放的时机； 设计奖励，以用户的点击和购买正向响应作为正奖励，未响应作为负奖励； 通过与环境的交互，学习最优的广告投放策略，以最大化累积奖励； 根据强化学习模型的输出，选择最佳的广告投放时机； 使用广告服务器和需求方平台根据预定的时机自动部署和调度广告投放； 将设计好的广告序列按照选择的时机进行投放； 收集广告投放数据，评估广告投放效果； 根据收集到的广告投放数据和用户行为数据，更新用户旅程模型。

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