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摘要：本发明涉及计算机技术领域，本发明公开了一种基于智能分析的自动化营销策略生成系统及方法，包括：根据历史销售数据筛选出第一产品集和第二产品集；根据每个稳定型热门产品的广告营销数据从第一产品集中细分出第三产品集和第四产品集；根据预配置的匹配度回归模型，预测每个持续型冷门产品与广告依赖型产品的匹配度，并根据匹配度大小从第二产品集中细分出第五产品集；依据第三产品集和第五产品集，并利用预配置遗传算法生成目标营销策略；本发明能够通过合理的产品组合策略来提升冷门产品的曝光度和销售表现。

主权项：1.一种基于智能分析的自动化营销策略生成系统，其特征在于，所述系统包括：第一筛选模块，用于获取平台内各个销售产品的历史销售数据，并根据历史销售数据筛选出第一产品集和第二产品集；所述第一产品集中包括M个稳定型热门产品，所述第二产品集包括N个持续型冷门产品，M和N均为大于零的整数；第二筛选模块，用于获取每个稳定型热门产品的广告营销数据，并根据广告营销数据从第一产品集中细分出第三产品集和第四产品集；所述广告营销数据包括每个销售产品的营销广告以及营销广告的推广效果数据；所述第三产品集中包括P个广告独立型产品，所述第四产品集中包括Q个广告依赖型产品，P和Q均为大于零的整数；产品匹配模块，用于根据预配置的匹配度回归模型，预测每个持续型冷门产品与广告依赖型产品的匹配度，并根据匹配度大小从第二产品集中细分出第五产品集；所述第五产品集包括K个潜力型冷门产品，K为大于零的整数；其中，所述预测每个持续型冷门产品与广告依赖型产品的匹配度，包括：获取每个持续型冷门产品与广告依赖型产品的匹配特征数据；所述匹配特征数据包括受众群体数据、价格特征和产品功能特征集合；其中，所述受众群体数据包括年龄特征、性别特征、职业特征、收入水平特征和学历特征；所述产品功能特征集合中包含U个产品功能特征，U为大于零的整数；将匹配特征数据输入预配置的匹配度回归模型中，得到持续型冷门产品与广告依赖型产品的匹配度；其中，所述预配置的匹配度回归模型的生成逻辑如下：获取历史的匹配度训练数据，将历史的匹配度训练数据划分为匹配度训练集和匹配度测试集，所述历史的匹配度训练数据中包含多个持续型冷门产品与广告依赖型产品的匹配特征数据以及对应的匹配度；构建回归网络，将匹配度训练集中的匹配特征数据作为回归网络输入，以及将匹配度训练集中的匹配度作为回归网络输出，对回归网络进行训练，得到初始回归网络；利用匹配度测试集对初始回归网络进行模型验证，输出小于等于测试误差的初始回归网络作为预配置的匹配度回归模型；其中，所述历史的匹配度训练数据中的匹配度的生成逻辑如下：获取持续型冷门产品与广告依赖型产品的匹配特征数据，并提取匹配特征数据中的受众群体数据、价格特征和产品功能特征集合；根据受众群体数据计算持续型冷门产品与广告依赖型产品的第一相似度；根据价格特征计算持续型冷门产品与广告依赖型产品的第二相似度；根据产品功能特征集合计算持续型冷门产品与广告依赖型产品的第三相似度；对第一相似度、第二相似度和第三相似度进行统计计算，得到持续型冷门产品与广告依赖型产品的匹配度；其中，所述统计计算的计算公式如下： ；式中：为持续型冷门产品与广告依赖型产品的匹配度；为第一相似度；为第二相似度；为第三相似度；、和为权重因子，；其中，所述根据匹配度大小从第二产品集中细分出第五产品集，包括：c1：提取每个持续型冷门产品与广告依赖型产品的匹配度；c2：将匹配度与预设的匹配度阈值进行比对；若匹配度大于等于匹配度阈值，则判定对应的持续型冷门产品为潜力型冷门产品；若匹配度小于匹配度阈值，则判定对应的持续型冷门产品非潜力型冷门产品；c3：重复步骤c2，直至每个提取完所有持续型冷门产品与广告依赖型产品的匹配度，得到包含K个潜力型冷门产品的第五产品集；策略生成模块，用于依据第三产品集和第五产品集，并利用预配置遗传算法生成目标营销策略；所述目标营销策略为最佳的产品组合，在每个产品组合中均包含一个广告独立型产品以及与之相关联绑定的潜力型冷门产品；其中，所述利用预配置遗传算法生成目标营销策略，包括：d1：初始化种群：随机产生原始种群，所述原始种群中包含X个染色体，每个染色体均代表一种初始的产品组合，每个产品组合中包含一个广告独立型产品和一个潜力型冷门产品，X为大于零的整数；d2：适应度评估：在每一染色体下，获取一定时间周期内广告独立型产品的销量变化量，以及潜力型冷门产品的销量增长率；将未来销量和未来曝光率输入预构建的适应度函数中，计算得到每个染色体的适应度；其中，所述预构建的适应度函数的计算公式为：；式中：为适应度，为广告独立型产品的销量变化量，为潜力型冷门产品的销量增长率，和为大于零的权重因子，；d3：选择：采用轮盘赌法选择原始种群中两个适应度高的染色体作为父本和母本；d4：交叉：对父本和母本进行交叉操作，以产生新的染色体；d5：变异：对新的染色体进行变异操作，得到Y个新的染色体，将Y个新的染色体组合为新种群，并将新种群替换掉原始种群，并返回步骤d2；d6：重复步骤d2～d5，直至原始种群或新种群中染色体的适应度大于等于预设的适应度阈值，或迭代次数大于等于预设最大迭代次数阈值时，输出对应染色体代表的产品组合作为最佳的产品组合。

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