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龙图腾网获悉上海品上生活网络科技有限公司;上海清美绿色食品(集团)有限公司申请的专利结合用户画像的门店个性化推荐交互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：CN120563214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511063876.5，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权结合用户画像的门店个性化推荐交互方法及系统是由俞宙汝;沈洁;杜龙;傅尧娟;马新新设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合用户画像的门店个性化推荐交互方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种结合用户画像的门店个性化推荐交互方法及系统，首先获取用户在门店内的位置移动信号、商品接触信号及语音交互信号等交互信号序列，通过时空特征编码器生成用户意图特征向量，再利用场景特征提取器获取门店当前的交互环境特征，接着通过推荐决策网络对用户意图特征向量和交互环境特征进行特征融合推理，生成包含内容标识、触发位置及响应方式的个性化推荐指令，最后执行个性化推荐指令并采集用户响应信号，用于更新时空特征编码器的编码参数及推荐决策网络的推理权重，从而能够精准捕捉用户需求和门店环境特征，实现个性化推荐，提升顾客购物体验和门店销售转化率。

本发明授权结合用户画像的门店个性化推荐交互方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合用户画像的门店个性化推荐交互方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户交互信号序列，所述交互信号序列包含用户在门店内的位置移动信号、商品接触信号及语音交互信号； 通过时空特征编码器对所述交互信号序列进行时空特征编码处理，生成用户意图特征向量，所述用户意图特征向量包含需求显式特征、需求隐式特征及需求关联特征； 利用场景特征提取器获取门店当前的交互环境特征，所述交互环境特征包含商品空间分布特征、设备状态特征及时序流量特征； 通过推荐决策网络对所述用户意图特征向量和所述交互环境特征进行特征融合推理处理，生成个性化推荐指令，所述个性化推荐指令包含内容标识、触发位置及响应方式； 执行所述个性化推荐指令并采集用户响应信号，所述用户响应信号用于更新所述时空特征编码器的编码参数及所述推荐决策网络的推理权重； 所述通过时空特征编码器对所述交互信号序列进行时空特征编码处理，生成用户意图特征向量，所述用户意图特征向量包含需求显式特征、需求隐式特征及需求关联特征，包括： 将所述交互信号序列输入所述时空特征编码器的时序编码层，通过长短期记忆网络提取位置移动信号的移动轨迹特征、商品接触信号的接触模式特征及语音交互信号的语义特征； 将所述时序编码层输出的移动轨迹特征、接触模式特征及语义特征输入所述时空特征编码器的空间编码层，通过卷积神经网络提取所述移动轨迹特征、接触模式特征及语义特征在门店空间中的分布关系特征； 将所述空间编码层输出的分布关系特征输入所述时空特征编码器的意图提取层，通过注意力机制计算所述移动轨迹特征、接触模式特征及语义特征对用户需求的贡献权重； 根据所述贡献权重对轨迹特征、接触模式特征及语义特征进行加权融合，生成反映用户明确表达需求的需求显式特征； 通过所述意图提取层的隐含层神经元激活值提取用户未明确表达的需求倾向，生成需求隐式特征； 分析所述需求显式特征与需求隐式特征的关联关系，提取用户需求的延伸方向，生成需求关联特征； 将所述需求显式特征、需求隐式特征及需求关联特征进行拼接，生成用户意图特征向量； 所述通过所述意图提取层的隐含层神经元激活值提取用户未明确表达的需求倾向，生成需求隐式特征，包括： 获取所述意图提取层的隐含层在处理多模态交互信号序列时输出的神经元激活值集合，所述激活值集合由各神经元对输入特征的非线性变换结果构成； 对所述激活值集合进行特征降维处理，通过特征选择算法筛选出对用户需求具有区分度的激活值子集，保留激活值集合中反映用户深层行为模式的主要信息； 将所述激活值子集输入聚类分析模块，通过密度聚类算法识别激活值的分布簇群，每个分布簇群对应一种未被显式表达的需求模式； 提取每个分布簇群的特征中心向量，结合历史用户交互数据集中的未满足需求记录，建立簇群特征与未显式需求的映射关系； 筛选在历史先验数据中出现的频繁项映射关系，作为用户未明确表达的需求倾向； 将所述需求倾向通过语义转换模型映射至自然语言描述空间，生成具有语义可解释性的需求隐式特征。

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上海品上生活网络科技有限公司;上海清美绿色食品(集团)有限公司，其通讯地址为：200120 上海市浦东新区宣桥镇宣夏路661号8幢1层103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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