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申请/专利权人：广州麦斯引擎技术有限公司

摘要：本申请涉及电商引流技术领域，本申请提供一种基于CID的电商平台引流系统，本发明设计的技术方案包括：CID生成模块、数据采集模块、引流渠道模块；所述CID生成模块用于电商平台用户的CID信息，所述CID信息唯一标识电商平台用户；所述数据采集模块用于根据CID信息追踪并采集电商平台用户的行为数据；所述引流渠道模块基于所述电商平台用户的行为数据与引流渠道用户的行为数据，计算所述电商平台用户的行为数据与所述引流渠道用户的行为数据之间的匹配度确定所述引流渠道用户是否进行引流处理。本申请通过基于CID的电商平台引流系统提高引流效果，增加用户粘性，提升电商平台的用户活跃度和转化率。

主权项：1.一种基于CID的电商平台引流系统，其特征在于，包括：CID生成模块、数据采集模块、引流渠道模块；所述CID生成模块用于电商平台用户的CID信息，所述CID信息唯一标识电商平台用户；所述数据采集模块用于根据CID信息追踪并采集电商平台用户的行为数据；所述引流渠道模块基于所述电商平台用户的行为数据与引流渠道用户的行为数据，计算所述电商平台用户的行为数据与所述引流渠道用户的行为数据之间的匹配度确定所述引流渠道用户是否进行引流处理；所述计算所述电商平台用户的行为数据与所述引流渠道用户的行为数据之间的匹配度包括：获取所述引流渠道用户的行为数据，基于神经网络将所述引流渠道用户的行为数据与电商平台用户的行为数据拼接处理，并计算拼接后所述引流渠道用户的行为数据与电商平台用户的行为数据的匹配度；所述获取所述引流渠道用户的行为数据包括：在引流渠道中使用Cookies，当用户选择引流渠道进入并与内容互动时，记录用户的行为数据作为引流渠道用户的行为数据并反馈至数据采集模块；所述基于神经网络将所述引流渠道用户的行为数据与电商平台用户的行为数据拼接处理的拼接公式如下：B1＝SigmoidβC*Concatb1，b2+b式中，B1为拼接的引流渠道用户的行为数据与电商平台用户的行为数据，βC为拼接引流渠道用户的行为数据与电商平台用户的行为数据时的权重参数，b1为引流渠道用户的行为数据，b2为电商平台用户的行为数据，b为偏置项；所述计算拼接后所述引流渠道用户的行为数据与电商平台用户的行为数据的匹配度的计算匹配度公式如下：Mat＝Sigmoidβ1B1+β2B2式中，Mat为引流渠道用户的行为数据与电商平台用户的行为数据的匹配度，β1为拼接的引流渠道用户的行为数据与电商平台用户的行为数据的权重，B2为神经网络中注意力输出，β2为神经网络注意力输出的权重参数；所述β1的计算公式如下： 式中，n为电商平台用户的行为数据的特征数量，γi为电商平台用户的行为数据中第i个特征与引流渠道用户的行为数据的匹配权重，εi为指示函数；当电商平台用户的行为数据中第i个特征与引流渠道用户的行为数据并没有相应匹配的行为特征，εi设为0，当电商平台用户的行为数据中第i个特征与引流渠道用户的行为数据存在相应匹配的行为特征，εi设为1；所述β2的计算公式如下：

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