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申请/专利权人：南通猜猜看文化传媒有限公司

摘要：本发明公开了一种互联网推广用营销平台风险预警管理系统，本发明涉及市场营销技术领域，包括数据采集模块、用户行为分析模块、市场趋势监测模块、风险指标计算模块、综合风险评估模块、阈值设定与调整模块、风险预警模块以及应对策略推荐模块，本发明的优点在于：全面评估风险的综合水平，应对策略推荐模块根据不同的风险等级和具体情况提供详细的应对策略，能够准确区分不同类型和严重程度的风险，并提供针对性的解决方案，这不仅改善了风险评估不全面和风险分类不细致的问题，还有助于管理人员制定更有效的应对策略，提高营销平台的抗风险能力，达到了有效帮助企业规避营销推广风险的作用，提高企业抗风险能力。

主权项：1.一种互联网推广用营销平台风险预警管理系统，其特征在于：所述风险预警管理系统包括数据采集模块、用户行为分析模块、市场趋势监测模块、风险指标计算模块、综合风险评估模块、阈值设定与调整模块、风险预警模块以及应对策略推荐模块；数据采集模块：负责从多个数据源收集各类用户数据，包括用户的基本信息、浏览行为、购买记录、社交媒体互动以及营销活动相关数据；用户行为分析模块：对采集到的用户行为数据进行深入分析，挖掘用户的兴趣偏好、行为模式和消费习惯数据；市场趋势监测模块：负责持续跟踪市场动态、竞争对手的营销策略以及行业趋势数据；风险指标计算模块：根据采集和分析的数据，计算各自的风险指标；综合风险评估模块：负责对接收的多个风险数据进行分析，通过多个风险指标数据计算综合风险评估系数；阈值设定与调整模块：负责根据不同的营销活动类型、市场环境和业务目标，动态设定和调整风险阈值；风险预警模块：根据综合风险评估结果与阈值的比较，触发相应的预警级别；应对策略推荐模块：在发出预警的同时，根据风险的类型和严重程度，为管理人员提供相应的应对策略建议；所述用户行为分析模块能够接收数据采集模块传输的数据，并对采集到的用户行为数据进行预处理，包括数据清洗、转换和归一化处理，包括去除噪声数据、纠正数据格式错误，并将数据映射到统一范围，然后采用K-Means聚类算法，根据用户的访问频率、浏览时长、购买行为特征数据计算每个用户与聚类中心的距离，将用户划分到距离最近的聚类中，并根据当前的用户行为数据预测用户未来行为趋势，采用基于深度学习的长短期记忆网络（LSTM）模型进行预测，LSTM模型的预测函数如下： ，其中：表示当前时刻的隐藏状态，表示上一时刻的隐藏状态，表示当前时刻的输入，、以及为管理人员设置的权重矩阵；、以及表示偏置向量，为元素乘法，为双曲正切函数；所述用户行为分析模块通过不断对LSTM模型进行训练，使其能够根据用户过去的行为序列预测未来的行为趋势，所述用户行为分析模块会将分析结果以直观的可视化形式呈现给管理人员，包括通过热力图展示用户在不同页面的停留时间分布、通过折线图展示用户活跃度的变化趋势，所述用户行为分析模块将分析得到的数据传输至风险指标计算模块；所述市场趋势监测模块通过大数据分析技术收集和整理海量的市场数据，包括行业报告、竞争对手的营销活动数据以及社交媒体上的热门话题，通过自然语言处理（NLP）技术对文本数据进行情感分析，判断市场对特定产品和服务的态度是积极还是消极，利用时间序列分析方法，预测市场趋势的未来走向，所述市场趋势监测模块与风险指标计算模块实时交互，并将数据传输至应对策略推荐模块；所述风险指标计算模块能够实时获取市场趋势监测模块的市场环境数据，并且能够接收用户行为分析模块传输的数据，所述风险指标计算模块能够通过接收的数据计算用户活跃度变化率、市场份额波动幅度、用户流失率以及营销成本增长率，具体的计算公式如下： ； ； ； ；其中：、、以及分别表示用户活跃度变化率、市场份额波动幅度、用户流失率以及营销成本增长率，、、以及分别表示当前周期活跃用户数、当前周期市场份额、当前周期用户数量以及当前周期营销成本，、、以及分别表示上一周期活跃用户数、上一周期市场份额、上一周期用户数量以及上一周期营销成本；所述风险指标计算模块会将计算得到的用户活跃度变化率、市场份额波动幅度、用户流失率以及营销成本增长率数据传输至综合风险评估模块；所述综合风险评估模块能够接收风险指标计算模块传输的数据，并计算综合风险评估系数，所述综合风险评估系数的具体计算公式如下： ；其中：表示综合风险评估系数，（=1,2,3,4）分别表示用户活跃度变化率、市场份额波动幅度、用户流失率以及营销成本增长率，表示（=1,2,3,4）对应的系数，表示管理人员设置的放缩系数；所述综合风险评估模块会将计算得到的综合风险评估系数数据传输至阈值设定与调整模块。

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