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龙图腾网获悉北京高科数聚技术有限公司申请的专利一种基于大模型的汽车销售辅助决策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：CN120181972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510663513.9，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于大模型的汽车销售辅助决策方法是由程杰设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的汽车销售辅助决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的汽车销售辅助决策方法，属于汽车销售市场预测技术领域，包括多源异构数据采集与存储，4层划分建模，BERT+BILSTM意图提取，候选车型筛选，评分函数排序，生成推荐理由，反馈训练模型，解决了提高汽车销售辅助决策的精准度的技术问题，本发明通过“数据湖+数据仓库”双架构与时间窗对齐机制，实现跨源异构数据的高效融合，构建了宏观‑中观‑中微观‑微观四级标签体系，可以覆盖政策传导、区域竞争、群体迁移、个体行为的全链条预测，提高了决策精准度。

本发明授权一种基于大模型的汽车销售辅助决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的汽车销售辅助决策方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：在数据采集层部署数据采集架构，数据采集架构从多个数据源获取多种异构数据；建立统一数据管理架构，用于存储和集成异构数据； 步骤2：在数据预处理层构建特征工程流程，并构建分层标签体系；特征工程流程包括对异构数据进行预处理，输出4个层级的特征集合；根据特征集合构建分层标签体系，包括宏观标签、中观标签、中微观标签和微观标签，宏观标签包括全国销量趋势、油价波动、GDP增速、购置税变动；中观标签包括城市级广告投放频次、竞争品牌价格调整记录、当地4S门店密度；中微观标签包括城市-客户群体维度下的购车倾向、热销车型偏好、行为热度指数；微观标签包括个体层面的购车偏好、浏览路径、预算区间、过往购买行为； 步骤3：在预测建模层，根据分层标签体系构建分层预测模型体系，包括宏观层模型、中观层模型、中微观层模型和微观层模型： 中微观层模型具体以中微观标签作为输入，基于城市-客户群体维度，构建客群购车概率预测模型，生成城市-客户群体的热销热度图； 步骤4：在实时交互层接入客户的实时行为数据，利用BERT+BILSTM联合模型对客户的自然语言进行解码，提取出当前购车意图，生成语义嵌入向量，动态修正客户画像中的短期偏好标签； 步骤5：在推荐生成层根据步骤3和步骤4得到的结果，得到候选车型，构建评分函数，利用评分函数对候选车型进行评分并排序，选取排名前3的排序结果，再利用模版填充的方法生成个性化推荐理由并输出； 步骤6：在训练层建立反馈机制，采集各层模型和评分函数的预测结果在实际销售场景中的反馈数据，将反馈数据回流给训练样本集合，利用训练样本集合对各层模型和评分函数进行优化训练。

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