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申请/专利权人：安徽大学

申请日：2021-10-27

公开（公告）日：2022-01-28

公开（公告）号：CN113988924A

专利技术分类：.营销；价格估计或确定；筹款[2023.01]

专利摘要：本发明公开了一种面向融资市场和销售市场的跨市场迁移预测方法，该方法能够同时提升众筹市场中集资项目的集资表现预测和电商市场中销售产品的流行度预测的效果；利用迁移学习可以挖掘出这两个关联市场中相似项目和商品之间的共性特征和个性特征，并且解决了单市场预测中的属性缺失问题，实现了对预测至关重要的一些属性信息的互补，此外，利用合作和竞争注意力很好的挖掘了市场之间的合作关系和市场内部的竞争关系。本发明旨在建立众筹市场和电商市场之间的桥梁，通过互补这两个关联市场的项目和商品的属性信息实现预测效果的共同提升。

专利权项：1.一种面向融资市场和销售市场的跨市场迁移预测方法，其特征在于，按如下步骤进行：定义E＝{e1，e2，...，eN}为众筹市场中的创业项目，ei代表第i个项目，ej代表第j个项目，ek代表是第k个项目，N为所有项目的数量，而P＝{p1，p2，...，pM}为电商市场中的销售商品，pi代表第i个商品，pj代表第j个项目，pk代表是第k个项目，M为所有商品的数量；步骤1、特征分类与表示步骤1.1、两个市场的项目和商品分别有一些相似的特征，即对齐特征，对齐特征包括标题和评论；此外每个市场也拥有独有特征，众筹市场的独有特征包括众筹项目的集资目标金额、集资类型、集资期限，电商市场中的独有特征包括商品的价格、排名；步骤1.2、将上述对齐特征和独有特征进行数据预处理，表示成向量，以ei和pi为例，对于众筹项目ei，它的对齐特征是独有特征是电商商品pi的对齐特征是独有特征是步骤2、合作注意力步骤2.1、在两个市场对齐的特征上，计算合作注意力得分，对于要预测的电商市场中的目标电商商品pi，众筹市场中所有创业项目的注意力权重为对于众筹市场中的要预测的目标创业项目ei，计算电商市场中所有销售商品的注意力权重步骤2.2、根据众筹市场中所有创业项目的注意力权重为得到新的电商产品对齐特征电商市场中所有销售商品的注意力权重得到新的众筹项目对齐特征步骤3、知识提取对齐特征和市场独有特征中有很多对预测市场流行度重要的知识信息，在对齐的特征中包含两个市场的共性知识和市场个性知识，独有特征中包含着市场独有知识；步骤3.1、共性知识和独有知识提取分别从对齐特征和独有特征中提取共性知识和独有知识众筹项目的共性知识和独有知识步骤3.2、个性知识提取从电商商品的共性知识中提取个性知识和域标签知识从众筹项目的共性知识中提取个性知识和域标签知识步骤4、竞争注意力步骤4.1、将上述提取的独有知识、共性知识、个性知识拼接得到电商产品和众筹项目的新的表示分别为和步骤4.2、根掘和计算电商市场内其他商品对于目标商品的竞争注意力得分和众筹市场内其他项目对于目标项目的竞争注意力得分步骤4.3、得到包含合作和竞争关系的商品和项目的表达分别为和步骤5、模型优化步骤5.1、根据和预测电商市场产品的流行度和众筹市场项目的集资表现步骤5.2、预测两个市场商品和项目的域标签步骤5.3、设计以下三个损失函数：电商市场商品流行度损失：众筹市场项目的集资表现损失：两个市场所有商品和项目的域标签域分类损失：步骤5.4、计算两个市场预测目标的优化函数；步骤5.5、采用Adam梯度下降算法交替优化电商市场和众筹市场这两个优化目标。

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