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龍圖騰網(wǎng)恭喜杭州次元島科技有限公司申請的專利一種直播電商智能引導(dǎo)系統(tǒng)及推廣方法獲國家發(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：CN119128267B 。

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：202411259666.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)一種直播電商智能引導(dǎo)系統(tǒng)及推廣方法是由王玉林;張立冬;徐駿;陳聰;黃鋒;李佳俊;盧克偉;楊鑫;余杰;覃盛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種直播電商智能引導(dǎo)系統(tǒng)及推廣方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種直播電商智能引導(dǎo)系統(tǒng)及方法，包括主播形式處理模塊和購買欲望降溫模塊。主播形式處理模塊提供主播觀看模式與全物品觀看模式，真人主播進(jìn)行商品介紹或單獨(dú)查看商品展示。購買欲望降溫模塊通過多個(gè)子模塊實(shí)現(xiàn)，包括：行為預(yù)測子模塊，利用LSTM和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)模型預(yù)測用戶購買行為；情感?決策聯(lián)動(dòng)子模塊，通過情感識別與認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)模型調(diào)節(jié)用戶情感與購物決策；博弈與協(xié)同過濾子模塊，結(jié)合從眾效應(yīng)和博弈理論優(yōu)化推薦策略；即時(shí)反饋與強(qiáng)化學(xué)習(xí)子模塊，實(shí)時(shí)調(diào)整購物提示與冷卻期建議。系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的情感和行為動(dòng)態(tài)調(diào)控推薦內(nèi)容，提供冷卻期提示，引導(dǎo)用戶做出更理性的購物決策，避免沖動(dòng)消費(fèi)，提升用戶體驗(yàn)并優(yōu)化庫存管理。

本發(fā)明授權(quán)一種直播電商智能引導(dǎo)系統(tǒng)及推廣方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種直播電商智能引導(dǎo)方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：主播形式處理與模式選擇用戶進(jìn)入直播電商平臺，系統(tǒng)通過主播形式處理模塊提供兩種模式選擇：主播觀看模式：用戶選擇真人或數(shù)字人主播進(jìn)行產(chǎn)品介紹，通過視覺、語音形式傳遞產(chǎn)品信息；全物品觀看模式：獨(dú)立展示產(chǎn)品，不涉及主播，用戶可通過多角度查看商品外觀和參數(shù)；系統(tǒng)基于用戶的歷史偏好，利用LSTM行為預(yù)測算法，分析用戶的觀看模式傾向，并提供個(gè)性化推薦；步驟S2：行為預(yù)測分析系統(tǒng)啟動(dòng)行為預(yù)測子模塊，通過分析用戶的歷史瀏覽記錄、點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、加入購物車行為，利用LSTM模型預(yù)測用戶的潛在購物欲望；當(dāng)用戶的行為數(shù)據(jù)表明其購物欲望強(qiáng)烈時(shí)，系統(tǒng)結(jié)合行為經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，通過行為選擇偏差模型修正用戶的沖動(dòng)消費(fèi)傾向，判斷是否需要觸發(fā)購買欲望降溫機(jī)制；步驟S3：情感識別與決策聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)通過情感-決策聯(lián)動(dòng)子模塊，實(shí)時(shí)監(jiān)測用戶的情感狀態(tài)：情感識別子模塊利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RNN對用戶的語音語調(diào)、面部表情及彈幕內(nèi)容進(jìn)行情感分析，識別用戶是否處于情緒波動(dòng)期；認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)子模塊結(jié)合情感識別結(jié)果，模擬用戶在情感高漲時(shí)的認(rèn)知偏差，調(diào)整推薦策略，如延遲提示或提供冷卻期建議，幫助用戶避免沖動(dòng)購買；步驟S4：群體行為與博弈分析系統(tǒng)通過博弈與協(xié)同過濾子模塊，動(dòng)態(tài)調(diào)整商品推薦內(nèi)容：多主體博弈模型分析用戶與其他直播觀眾之間的互動(dòng)，通過用戶群體中的從眾效應(yīng)調(diào)整商品推薦優(yōu)先級；協(xié)同過濾子模塊基于用戶的歷史行為相似度，計(jì)算出推薦權(quán)重，并根據(jù)博弈結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦商品；步驟S5：即時(shí)反饋與強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化系統(tǒng)啟用即時(shí)反饋與強(qiáng)化學(xué)習(xí)子模塊，根據(jù)用戶的行為反饋實(shí)時(shí)調(diào)整提示機(jī)制：即時(shí)反饋機(jī)制根據(jù)用戶的購買欲望強(qiáng)度，調(diào)整冷卻提示的頻率和強(qiáng)度；強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型不斷從用戶的反饋中學(xué)習(xí)，優(yōu)化消費(fèi)提示策略，逐步增強(qiáng)系統(tǒng)對用戶行為變化的自適應(yīng)性；步驟S6：時(shí)間序列預(yù)測與個(gè)性化調(diào)控系統(tǒng)通過時(shí)間序列預(yù)測算法，分析用戶的歷史消費(fèi)模式和季節(jié)性行為，動(dòng)態(tài)調(diào)整購買欲望降溫機(jī)制的觸發(fā)條件；系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測結(jié)果，預(yù)先在特定時(shí)間點(diǎn)或季節(jié)高峰期加強(qiáng)冷卻期提示，避免用戶在高購物欲望時(shí)進(jìn)行沖動(dòng)購買；步驟S7：輔助數(shù)字人與用戶互動(dòng)輔助數(shù)字人模塊利用集成的大語言模型LLM和自然語言處理NLP技術(shù)，通過語音和文本與用戶進(jìn)行實(shí)時(shí)互動(dòng)；當(dāng)系統(tǒng)檢測到用戶情感波動(dòng)較大時(shí)，數(shù)字人根據(jù)用戶的情感狀態(tài)主動(dòng)提供冷卻期建議或理性消費(fèi)提示，以引導(dǎo)用戶做出更理性的消費(fèi)決策；步驟S8：系統(tǒng)學(xué)習(xí)與持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)在運(yùn)行過程中，不斷記錄用戶的行為反饋、情感變化、消費(fèi)決策信息，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)和行為分析模型，持續(xù)優(yōu)化購買欲望降溫機(jī)制的觸發(fā)條件和冷卻提示策略，確保系統(tǒng)能夠自適應(yīng)不同用戶的行為模式與情感變化。

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