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申请/专利权人：德州智赢信息技术有限公司
摘要：本申请实施例提供一种基于人工智能的网上营销数据推荐方法及系统，通过获取两种样例营销平台的用户行为数据，这些数据在跟踪时的权重不同，反映了用户在不同平台上的行为偏好。接着，利用第一样例数据对初始的用户兴趣点预测网络进行训练，优化其网络参数，生成一个新的预测网络。然后，结合第一和第二样例数据，对这个新网络进行进一步的优化，生成一个候选预测网络。最后，通过使用不同权重的样例数据对这个候选网络进行训练，得到最终的预测网络。此过程中，对网络的优化深度进行了精细控制，以确保预测性能的逐步提升，显著提高了对目标营销标签的用户兴趣点的预测性能，为网上营销提供了更精准的数据支持。
主权项：1.一种基于人工智能的网上营销数据推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一样例营销平台用户行为数据和第二样例营销平台用户行为数据，其中，所述第一样例营销平台用户行为数据在用户行为跟踪时的跟踪权重大于所述第二样例营销平台用户行为数据的跟踪权重；基于所述第一样例营销平台用户行为数据对第一用户兴趣点预测网络进行知识学习，以优化所述第一用户兴趣点预测网络的网络参数信息，生成第二用户兴趣点预测网络；基于所述第一样例营销平台用户行为数据和所述第二样例营销平台用户行为数据优化所述第二用户兴趣点预测网络，以将所述第二用户兴趣点预测网络作为候选用户兴趣点预测网络，并通过跟踪权重不同的样例营销平台用户行为数据对所述第二用户兴趣点预测网络进行训练，生成第三用户兴趣点预测网络，其中，对所述第二用户兴趣点预测网络的网络参数信息的优化深度小于对所述第一用户兴趣点预测网络的网络参数信息的优化深度，所述第三用户兴趣点预测网络对目标营销标签的用户兴趣点的预测性能值大于所述第二用户兴趣点预测网络对所述目标营销标签的用户兴趣点的预测性能值，所述第二样例营销平台用户行为数据的营销标签包括所述目标营销标签。
全文数据：
权利要求：
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