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申请/专利权人：西安众邦网络科技有限公司

摘要：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于多模态信息融合的电商数据监测方法及系统。所述方法包括：对多模态特征集、价格波动特征及销量趋势特征进行融合特征表示提取，得到融合特征表示数据；将融合特征表示数据输入双层元学习模型的基学习层进行新商品监测，得到新商品监测数据，将新商品监测数据输入双层元学习模型的元学习层进行市场动态数据分析，得到市场动态数据；基于市场动态数据，将融合特征表示数据输入预置的自编码器进行异常行为识别，得到异常行为数据；基于异常行为数据生成电商数据监测报告，并将电商数据监测报告输入可视化终端进行数据展示，本申请基于多模态信息融合的电商数据监测的准确率及效率。

主权项：1.一种基于多模态信息融合的电商数据监测方法，其特征在于，所述基于多模态信息融合的电商数据监测方法包括：提取电商平台的多模态信息集以及电商特征参数，具体包括：对所述电商平台进行数据采集接口匹配，得到目标数据采集接口；通过所述目标数据采集接口采集所述电商平台的多模态信息集，其中，所述多模态信息集包括：商品描述文本、用户评价文本、商品图片、商品介绍视频以及视频评论数据；对所述多模态信息集进行数据融合，得到融合数据；对所述融合数据进行电商特征参数分析，得到所述电商平台的电商特征参数，其中，所述电商特征参数包括：商品销量、商品评分以及价格变动趋势数据；通过预置的自适应提取算法对所述多模态信息集进行特征提取，得到多模态特征集，对所述电商特征参数进行时序分析，得到价格波动特征以及销量趋势特征，具体包括：通过所述自适应提取算法对所述商品描述文本、所述用户评价文本以及所述视频评论数据进行语义分析，得到文本语义特征；对所述文本语义特征进行特征维度缩减处理，得到降维文本特征向量；对所述商品图片进行关键视觉元素提取，得到视觉元素集；对所述视觉元素集进行图片特征向量提取，得到图片特征向量；对所述图片特征向量进行颜色空间转换处理，得到转换图片特征向量；对所述商品介绍视频进行帧间动态变化分析，得到视频时序特征向量；对所述视频时序特征向量进行依赖关系数据分析，得到长期依赖关系数据；将所述降维文本特征向量、所述转换图片特征向量以及所述长期依赖关系数据合并为所述多模态特征集；对所述价格变动趋势数据进行时序分析，得到初始价格波动趋势；对所述商品销量进行时序分析，得到初始销量趋势特征；基于所述商品评分分别对所述初始价格波动趋势以及所述初始销量趋势特征进行向量加权，得到所述价格波动特征以及所述销量趋势特征；对所述多模态特征集、所述价格波动特征以及所述销量趋势特征进行融合特征表示提取，得到融合特征表示数据；将所述融合特征表示数据输入预置的双层元学习模型的第一层网络进行新商品监测，得到新商品监测数据，同时，将所述新商品监测数据输入所述双层元学习模型的第二层网络进行市场动态数据分析，得到市场动态数据；基于所述市场动态数据，将所述融合特征表示数据输入预置的电商异常行为识别模型进行异常行为识别，得到异常行为数据；基于所述异常行为数据生成电商数据监测报告，并将所述电商数据监测报告输入预置的可视化终端进行数据展示。

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