买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜广州尚航信息科技股份有限公司申请的专利一种基于数据挖掘与分析的智能运营方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119067703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411562329.7，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权一种基于数据挖掘与分析的智能运营方法及系统是由兰满桔;刘杰;郑杰设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据挖掘与分析的智能运营方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于数据挖掘与分析的智能运营方法及系统，涉及数据分析技术领域；方法主要包括：向N个第一用户和M个第二用户发送运营信息，以获取N个第一用户和M个第二用户分别对运营信息的响应数据；根据N个第一用户和M个第二用户分别对运营信息的响应数据，确定对运营信息感兴趣的第一用户需求信息和第二用户需求信息；根据初始用户需求信息、第一用户需求信息和第二用户需求信息确定最终的用户需求信息；根据所述最终的用户需求信息向对应的用户发送所述运营信息，本发明通过最终的用户需求信息可以更好地了解各产品及业务线的运行状况，为决策的优化和改进提供支持。

本发明授权一种基于数据挖掘与分析的智能运营方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据挖掘与分析的智能运营方法，其特征在于，所述方法包括：获取运营信息及其对应的初始用户需求信息，所述运营信息包括销售产品信息、销售时间、销售途径信息、运营成本、运营利润、项目目标；从用户集合库中随机获取所述初始用户需求信息对应的N个第一用户，以及从用户集合库中随机抽取M个第二用户；向所述N个第一用户和所述M个第二用户发送所述运营信息，以获取所述N个第一用户和所述M个第二用户分别对所述运营信息的响应数据，所述响应数据包括：页面点击行为、页面浏览时间、预约购买行为、感兴趣点击行为、不感兴趣点击行为；根据所述N个第一用户和所述M个第二用户分别对所述运营信息的响应数据，确定对所述运营信息感兴趣的第一用户需求信息和第二用户需求信息；根据所述初始用户需求信息、所述第一用户需求信息和所述第二用户需求信息，确定最终的用户需求信息；根据所述最终的用户需求信息向对应的用户发送所述运营信息，使得所述用户的终端设备显示所述运营信息；所述从用户集合库中随机获取所述初始用户需求信息对应的N个第一用户，以及从用户集合库中随机抽取M个第二用户，包括：确定所述用户集合库中与所述初始用户需求信息对应的目标用户，从所述目标用户中随机抽取N个第一用户；从所述用户集合库中除所述目标用户之外随机抽取M个第二用户，M的数量大于N；所述根据所述N个第一用户和所述M个第二用户分别对所述运营信息的响应数据，确定对所述运营信息感兴趣的第一用户需求信息和第二用户需求信息，包括：对所述N个第一用户对所述运营信息的响应数据进行聚类计算得到第一聚类簇；对所述M个第二用户对所述运营信息的响应数据进行聚类计算得到第二聚类簇；根据所述第一聚类簇的聚类中心确定对所述运营信息感兴趣的第一用户需求信息；根据所述第二聚类簇的聚类中心确定对所述运营信息感兴趣的第二用户需求信息；通过K-means聚类算法进行计算得到第一聚类簇和第二聚类簇，K-means聚类算法是一种基于距离的聚类算法，通过迭代计算将数据点划分为K个簇，使得每个数据点到其所在簇中心的距离之和最小；K-means聚类算法以距离l为依据，将响应数据集D＝{d1,d2,...dn}划分成k个簇，划分后的簇为C＝{c1,c2,...ck}，在该划分下平方误差和最小： 其中，xli表示各个聚簇的聚类中心，s为初始的平均轮系数；所述根据所述初始用户需求信息、所述第一用户需求信息和所述第二用户需求信息，确定最终的用户需求信息，包括：对所述第一用户需求信息和所述第二用户需求信息进行聚类计算，并将聚类计算得到的聚类结果中的聚类中心确定为中间用户需求信息；对所述中间用户需求信息和所述初始用户需求信息的各个字段求交值得到所述最终的用户需求信息；所述确定对所述运营信息感兴趣的第一用户需求信息和第二用户需求信息之后，所述方法还包括：若对所述运营信息感兴趣的第一用户和第二用户的数量均小于对应的预置数值；则根据所述运营信息感兴趣的第一用户需求信息和第二用户需求信息更新所述运营信息，并跳转到步骤向所述N个第一用户和所述M个第二用户发送所述运营信息继续执行，直至所述运营信息感兴趣的第一用户需求信息和第二用户需求信息的数量均大于或等于对应的预置数值；所述根据所述运营信息感兴趣的第一用户需求信息和第二用户需求信息更新所述运营信息，包括：获取所述运营信息感兴趣的第一用户需求信息和第二用户需求信息分别对应的兴趣偏好信息；将所述兴趣偏好信息转换为特征向量矩阵；将所述特征向量矩阵输入到运营信息预测模型得到对应的运营预测信息，所述运营预测信息包括预测的销售产品信息、销售时间、销售途径信息、运营成本、运营利润、项目目标；根据所述运营预测信息更新所述运营信息；所述将所述兴趣偏好信息转换为特征向量矩阵，包括：基于所述兴趣偏好信息中同一偏好信息出现的次数确定各个兴趣偏好信息的权重值；将权重值大于目标权重值的兴趣偏好信息确定为目标兴趣偏好信息；将所述目标兴趣偏好信息及其对应的权重值转换为所述特征向量矩阵；所述运营信息预测模型的训练过程为：获取样本用户的兴趣偏好信息及其对应的运营标注信息，所述运营标注信息包括预测的销售产品信息、销售时间、销售途径信息；将所述样本用户的兴趣偏好信息转换为样本特征向量矩阵；将所述样本特征向量矩阵输入到运营信息预测模型得到对应的运营预测信息；根据所述运营预测信息和所述运营标注信息计算损失值；当所述损失值小于预置损失值时，停止对所述运营信息预测模型的训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州尚航信息科技股份有限公司，其通讯地址为：510700 广东省广州市黄埔区瑞和路39号G5座601-620、701-720；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。