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申请/专利权人：新立讯科技集团股份有限公司
摘要：本发明属于营销定位领域，具体的说是基于AI用户画像的拓扑分析与优化方法及系统，该方法首先通过收集并预处理用户多维数据，结合自然语言算法和聚类算法，构建多级用户画像可视化图谱，实现用户画像的精准描绘，其次根据用户画像和共享匿名画像，制定拓扑推送策略，并实时监测拓扑推送策略推送效果和用户反馈，同时利用情感分析和综合评估技术，量化评估推送效果，对拓扑推送策略进行实时优化；本发明利用拓扑推送策略提高了营销内容推送的精准度和效率，同时利用分层知识聚类策略构建了更加精准的用户画像，为用户提供了更加个性化和高质量的营销体验。
主权项：1.基于AI用户画像的拓扑分析与优化方法，其特征在于，步骤包括：S1、通过公开或内部跨平台渠道收集并预处理用户多维原始数据，并对预处理后的数据进行保存、加密和备份处理；S2、引入自然语言算法，对保存的用户多维原始数据进行多维关键词与关系属性特征抽取，利用抽取的关键词与关系属性结合聚类算法构建阶梯式多级用户画像可视化图谱，并利用实时收集的用户数据对多级用户画像可视化图谱进行更新；S3、根据构建的多级用户画像和收集的共享匿名用户画像，制定拓扑推送策略，对用户进行内容推送，并实时监测收集推送内容效果指标数据和用户反馈数据；S4、利用深度学习算法，根据用户反馈数据计算得到用户的推送内容转化率，并利用获取的用户推送内容转化率和推送内容效果指标数据结合综合模糊策略对推送内容效果进行量化评估，并将评估结果反馈给制定的拓扑推送策略，对拓扑推送策略进行实时优化更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新立讯科技集团股份有限公司 基于AI用户画像的拓扑分析与优化方法及系统
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