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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣州市翎瀧科技有限公司申請的專利一種數(shù)字商品交易智能管理平臺及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119359409B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411497853.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q30/0601；該發(fā)明授權(quán)一種數(shù)字商品交易智能管理平臺及方法是由信紀(jì)輝;吳謝君;莫才升設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-10-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種數(shù)字商品交易智能管理平臺及方法在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)字商品交易智能管理平臺及方法，涉及智能交易管理領(lǐng)域，其通過對數(shù)字商品需求方發(fā)布的目標(biāo)數(shù)字商品的商品信息進(jìn)行語義分析以得到數(shù)字商品需求語義特征，同時通過對待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方的數(shù)字商品資產(chǎn)信息進(jìn)行語義分析以得到數(shù)字商品供給語義特征，進(jìn)而在同一個特征空間中將數(shù)字商品需求語義特征和數(shù)字商品供給語義特征進(jìn)行匹配，最后對匹配特征進(jìn)行分類來判斷是否將所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方推送給所述數(shù)字商品需求方。這樣，可以全面捕捉到數(shù)字商品信息中的深層含義和上下文關(guān)系，進(jìn)而使得供需雙方精準(zhǔn)對接，從而提高了交易效率和提升了用戶體驗(yàn)。

本發(fā)明授權(quán)一種數(shù)字商品交易智能管理平臺及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種數(shù)字商品交易智能管理平臺，其特征在于，包括：數(shù)字商品交易相關(guān)信息采集模塊，用于獲取數(shù)字商品需求方發(fā)布的目標(biāo)數(shù)字商品的商品信息和待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方的數(shù)字商品資產(chǎn)信息；數(shù)字商品需求信息語義編碼模塊，用于對所述數(shù)字商品需求方發(fā)布的目標(biāo)數(shù)字商品的商品信息進(jìn)行語義分析以得到數(shù)字商品需求語義特征向量；數(shù)字商品供給信息語義編碼模塊，用于對所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方的數(shù)字商品資產(chǎn)信息進(jìn)行語義分析以得到數(shù)字商品供給語義特征向量；數(shù)字商品需求-供給特征關(guān)聯(lián)模塊，用于將所述數(shù)字商品需求語義特征向量和所述數(shù)字商品供給語義特征向量的轉(zhuǎn)置向量進(jìn)行相乘以得到數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配特征矩陣；數(shù)字商品需求-供給特征增強(qiáng)模塊，用于對所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配特征矩陣進(jìn)行特征增強(qiáng)以得到數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量；推薦結(jié)果生成模塊，用于基于所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量，得到是否將所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方推送給所述數(shù)字商品需求方的推薦結(jié)果；其中，所述推薦結(jié)果生成模塊，包括：關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征優(yōu)化單元，用于對所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量進(jìn)行基于特征局部位移的移位補(bǔ)償以得到優(yōu)化的數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量；優(yōu)化關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征解析單元，用于將所述優(yōu)化的數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量通過基于分類器的推薦結(jié)果生成器以得到分類結(jié)果，所述分類結(jié)果用于表示是否將所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方推送給所述數(shù)字商品需求方；其中，所述關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征優(yōu)化單元，用于：確定所述分類器在每次迭代更新前后的第一分類權(quán)重矩陣和第二分類權(quán)重矩陣；將所述第一分類權(quán)重矩陣和所述第二分類權(quán)重矩陣分別與所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量進(jìn)行矩陣相乘以得到第一數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配調(diào)制特征向量和第二數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配調(diào)制特征向量；計算所述第一數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配調(diào)制特征向量和所述第二數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配調(diào)制特征向量之間的按位置差分以得到數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配移位信息表示向量；計算所述第一數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配調(diào)制特征向量和所述第二數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配調(diào)制特征向量之間的按位置均值向量的F范數(shù)作為移位補(bǔ)償放縮因子；以所述移位補(bǔ)償放縮因子對所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配移位信息表示向量進(jìn)行線性放縮以得到放縮后的數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配移位信息表示向量，并將所述放縮后的數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配移位信息表示向量輸入Sigmoid激活函數(shù)以得到數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配后向傳播移位補(bǔ)償表示向量；計算所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配后向傳播移位補(bǔ)償表示向量與所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量的按位置點(diǎn)乘以得到所述優(yōu)化的數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量。

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