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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣州九四智能科技有限公司申請的專利面向產(chǎn)品的用戶外呼及產(chǎn)品推薦方法與裝置獲國家發(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：CN119494687B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23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：202411543930.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q30/0251；該發(fā)明授權(quán)面向產(chǎn)品的用戶外呼及產(chǎn)品推薦方法與裝置是由劉嗣平;湯丁青設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-10-31向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本面向產(chǎn)品的用戶外呼及產(chǎn)品推薦方法與裝置在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝艘环N面向產(chǎn)品的用戶外呼及產(chǎn)品推薦方法與裝置，涉及產(chǎn)品推廣技術(shù)領(lǐng)域。可以將每個目標(biāo)候選用戶對應(yīng)的第一需求度、第二需求度以及第三需求度輸入到預(yù)訓(xùn)練的用戶購買意圖確定模型中，以確定對應(yīng)的每個目標(biāo)候選用戶對目標(biāo)產(chǎn)品存在購買意圖的概率，可以使得每個目標(biāo)候選用戶對目標(biāo)產(chǎn)品存在購買意圖的概率的精確度和可靠性非常高。向?qū)δ繕?biāo)產(chǎn)品存在購買意圖的概率大于設(shè)定的概率閾值的目標(biāo)候選用戶，推送目標(biāo)產(chǎn)品的產(chǎn)品介紹信息和購買鏈接。由于目標(biāo)候選用戶對目標(biāo)產(chǎn)品存在購買意圖的概率的精確度和可靠性非常高，則目標(biāo)候選用戶基于產(chǎn)品介紹信息和購買鏈接對目標(biāo)產(chǎn)品進(jìn)行購買的概率也特別高。

本發(fā)明授權(quán)面向產(chǎn)品的用戶外呼及產(chǎn)品推薦方法與裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向產(chǎn)品的用戶外呼及產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，所述方法包括：獲取對目標(biāo)產(chǎn)品存在潛在需求的候選用戶集合；根據(jù)所述候選用戶集合中的每個候選用戶在支付應(yīng)用中的支付明細(xì)數(shù)據(jù)，確定每個所述候選用戶在之前的周期時段內(nèi)與所述目標(biāo)產(chǎn)品類型相同的已購買產(chǎn)品的數(shù)量與已購買的產(chǎn)品總數(shù)量的第一占比、所述目標(biāo)產(chǎn)品類型相同的已購買產(chǎn)品的產(chǎn)品金額與已購買的產(chǎn)品總金額的第二占比、在最近的一個目標(biāo)時段內(nèi)的所述第一占比的變化率、以及所述第二占比的變化率，其中，所述目標(biāo)時段包括多個所述周期時段；根據(jù)每個所述候選用戶對應(yīng)的所述第一占比、所述第二占比、所述第一占比的變化率以及所述第二占比的變化率，確定該候選用戶對所述目標(biāo)產(chǎn)品的第一需求度；根據(jù)所述候選用戶集合中的每個候選用戶在支付應(yīng)用中的支付明細(xì)數(shù)據(jù)，確定每個所述候選用戶在之前的周期時段內(nèi)購買過的各個類型的產(chǎn)品的數(shù)量分布，以及獲取在之前的周期時段內(nèi)購買過所述目標(biāo)產(chǎn)品的歷史用戶的已購買的各個類型的產(chǎn)品的數(shù)量分布；確定所述每個所述候選用戶在之前的周期時段內(nèi)購買過的各個類型的產(chǎn)品的數(shù)量，與在之前的周期時段內(nèi)購買過所述目標(biāo)產(chǎn)品的歷史用戶的已購買的對應(yīng)類型的產(chǎn)品的數(shù)量的差值的平均值和協(xié)方差；根據(jù)每個所述候選用戶對應(yīng)的差值的平均值和協(xié)方差、多個差值的平均值中最大的差值的平均值和最小的差值的平均值、多個協(xié)方差中最大的協(xié)方差和最小的協(xié)方差，確定每個所述候選用戶的對所述目標(biāo)產(chǎn)品的第二需求度；根據(jù)所述第一需求度和所述第二需求度，確定每個所述候選用戶的對所述目標(biāo)產(chǎn)品的預(yù)估需求度；確定預(yù)估需求度大于設(shè)定需求度的至少一個候選用戶為目標(biāo)候選用戶；向各個所述目標(biāo)候選用戶外呼語音電話，并基于所述目標(biāo)候選用戶的回答以及預(yù)設(shè)的話術(shù)，與對應(yīng)的所述目標(biāo)候選用戶進(jìn)行語音交互；確定語音交互的過程中，表征對所述目標(biāo)產(chǎn)品存在需求的各個不同關(guān)鍵詞的出現(xiàn)的頻次；識別語音交互的過程中，每個問答語句與預(yù)設(shè)的表征用戶對目標(biāo)產(chǎn)品存在需求的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)料庫中各個標(biāo)準(zhǔn)問答語句的語義相似度，并根據(jù)算式確定當(dāng)前語音交互與標(biāo)準(zhǔn)的用戶對目標(biāo)產(chǎn)品存在需求的語音交互的語義相似度Q，其中，Si為第i個問答語句與所述標(biāo)準(zhǔn)預(yù)料庫中各個標(biāo)準(zhǔn)問答語句的最高語義相似度，n為問答語句的數(shù)量；根據(jù)所述當(dāng)前語音交互與標(biāo)準(zhǔn)的用戶對目標(biāo)產(chǎn)品存在需求的語音交互的語義相似度、和對所述目標(biāo)產(chǎn)品存在需求的各個不同關(guān)鍵詞的出現(xiàn)的頻次，確定每個所述目標(biāo)候選用戶對所述目標(biāo)產(chǎn)品的第三需求度；將每個所述目標(biāo)候選用戶對應(yīng)的所述第一需求度、所述第二需求度以及所述第三需求度輸入到預(yù)訓(xùn)練的用戶購買意圖確定模型中，以確定對應(yīng)的每個目標(biāo)候選用戶對所述目標(biāo)產(chǎn)品存在購買意圖的概率，其中，所述用戶購買意圖確定模型是根據(jù)多個訓(xùn)練樣本輸入到初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到的，每個所述訓(xùn)練樣本包括歷史上的用戶對目標(biāo)產(chǎn)品的歷史第一需求度、歷史第二需求度、歷史第三需求度以及對應(yīng)的用戶對所述目標(biāo)產(chǎn)品存在購買意圖的歷史實(shí)際概率；向?qū)λ瞿繕?biāo)產(chǎn)品存在購買意圖的概率大于設(shè)定的概率閾值的目標(biāo)候選用戶，推送所述目標(biāo)產(chǎn)品的產(chǎn)品介紹信息和購買鏈接。

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