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龙图腾网获悉不二城(厦门)科技有限公司申请的专利一种商品拍卖的智能化需求预测分析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：CN119323438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411867004.X，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种商品拍卖的智能化需求预测分析方法及系统是由林闽定设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种商品拍卖的智能化需求预测分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及商业数据分析技术领域，尤其涉及一种商品拍卖的智能化需求预测分析方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取拍品本体数据；根据拍品本体数据分析拍品本体特征数据；基于拍品本体特征数据进行拍品本体的动态关联网络分析，生成动态拍品本体关联网络；侦测用户交互数据；根据用户交互数据进行用户交互行为特征分析处理，生成用户交互行为特征数据；基于用户交互行为特征数据进行即时用户需求拍品概率预测，生成即时用户需求拍品概率预测数据；将即时用户需求拍品概率预测数据传输至动态拍品本体关联网络进行即时用户关联需求拍品智能分析，生成即时用户关联需求拍品预测数据。本发明实现了提高商品拍卖平台中的需求预测的精准性及效率。

本发明授权一种商品拍卖的智能化需求预测分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种商品拍卖的智能化需求预测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取线上商品拍卖平台的拍品本体数据；根据拍品本体数据进行拍品本体特征分析，生成拍品本体特征数据；其中，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取线上商品拍卖平台的拍品本体数据；步骤S12：提取拍品本体数据的拍品本体结构化数据以及拍品本体非结构化数据；步骤S13：基于拍品本体非结构化数据进行拍品非结构化映射特征分析处理，生成拍品非结构化映射特征数据；其中，步骤S13包括以下步骤：步骤S131：对拍品本体非结构化数据进行非结构化类型划分处理，生成分类拍品本体非结构化数据；步骤S132：基于分类拍品本体非结构化数据进行拍品多模态非结构化映射特征的卷积层分析处理，生成拍品多模态映射特征卷积层；步骤S133：基于拍品多模态映射特征卷积层设计拍品多模态映射特征卷积神经网络模型；步骤S134：根据拍品多模态映射特征卷积神经网络模型对拍品本体非结构化数据进行初步拍品非结构化映射特征处理，生成初步拍品非结构化映射特征数据；并对初步拍品非结构化映射特征数据进行特征全连接映射优化处理，生成拍品非结构化映射特征数据；步骤S14：根据拍品本体结构化数据以及拍品非结构化映射特征数据进行拍品本体特征分析，生成拍品本体特征数据；步骤S2：根据拍品本体特征数据进行拍品本体增益特征筛选处理，生成拍品本体增益特征数据；其中，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：对拍品本体特征数据进行特征离散化处理，生成拍品本体特征离散化数据；步骤S22：基于拍品本体特征离散化数据进行拍品本体特征条件熵分析，生成拍品本体特征条件熵数据；其中，步骤S22包括以下步骤：步骤S221：对拍品本体特征离散化数据进行频域数据分析，生成拍品本体特征频域数据；步骤S222：根据拍品本体特征频域数据进行拍品本体特征标签熵分析，生成拍品本体特征标签熵数据；步骤S223：通过拍品本体特征频域数据以及拍品本体特征标签熵数据进行拍品本体特征条件熵分析，生成拍品本体特征条件熵数据；步骤S23：根据拍品本体特征条件熵数据对拍品本体特征数据进行拍品本体增益特征筛选处理，生成拍品本体增益特征数据；步骤S3：通过拍品本体增益特征数据建立拍品本体属性矩阵集；基于拍品本体属性矩阵集进行拍品本体的动态关联网络分析，生成动态拍品本体关联网络；步骤S4：侦测线上商品拍卖平台中用户交互数据；根据用户交互数据进行用户交互行为特征分析处理，生成用户交互行为特征数据；基于用户交互行为特征数据进行聚类用户交互行为习惯类型的交互行为特征分析处理，生成聚类用户交互行为特征数据；步骤S5：根据聚类用户交互行为特征数据进行聚类用户的优化需求拍品分类概率树模型构建，生成优化聚类用户需求拍品概率树模型；将用户交互行为特征数据传输至优化聚类用户需求拍品概率树模型进行即时用户需求拍品概率预测，生成即时用户需求拍品概率预测数据；将即时用户需求拍品概率预测数据传输至动态拍品本体关联网络进行即时用户关联需求拍品智能分析，生成即时用户关联需求拍品预测数据，并将即时用户关联需求拍品预测数据传输至终端执行需求拍品智能预测的可视化反馈作业。

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