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龙图腾网获悉中交(厦门)电子商务有限公司申请的专利基于数据挖掘的产品市场需求预测系统及方法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：CN118154242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202410481334.9，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权基于数据挖掘的产品市场需求预测系统及方法是由曾卫中设计研发完成，并于2024-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据挖掘的产品市场需求预测系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于数据挖掘的产品市场需求预测系统及方法，涉及产品数据挖掘领域，其采用基于人工智能的数据分析技术，首先获取历史不同时间段不同种类产品销售数据和订货数据，接着对获取到的数据进行特征提取以得到历史产品需求特征，最后将得到的历史产品需求特征通过生成器以生成产品需求预测表格。这样，企业可以更好地了解未来产品需求的情况，有针对性地调整策略和计划，以更好地满足市场需求并提升竞争力。

本发明授权基于数据挖掘的产品市场需求预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据挖掘的产品市场需求预测系统，其特征在于，包括：历史产品相关数据收集模块，用于获取历史不同时间段不同种类产品的销售数据和订货数据；历史产品相关数据结构化模块，用于将所述不同时间段不同种类产品的销售数据和订货数据按照时间段维度排列成多个历史产品需求时序输入向量；历史产品相关数据特征编码模块，用于对所述多个历史产品需求时序输入向量进行特征编码以得到历史产品需求特征向量；产品市场需求预测结果生成模块，用于基于所述历史产品需求特征向量，生成产品需求预测表格；其中，所述历史产品相关数据特征编码模块，包括：历史产品需求全局特征生成单元，用于将所述多个历史产品需求时序输入向量通过产品需求特征上下文编码器以得到历史产品需求全局特征向量；历史产品需求局部特征生成单元，用于对所述多个历史产品需求时序输入向量排列成的历史产品需求时序输入矩阵进行局部特征提取以得到历史产品需求局部特征向量；产品需求特征融合单元，用于对所述历史产品需求全局特征向量和所述历史产品需求局部特征向量进行基于特征隐式表达的稀疏性约束以得到所述历史产品需求特征向量；其中，所述产品需求特征融合单元，包括：第一自相关样本协方差矩阵生成子单元，用于计算所述历史产品需求全局特征向量的第一自相关样本协方差矩阵，其中，所述第一自相关样本协方差矩阵中各个位置的特征值为所述历史产品需求全局特征向量中相应两个位置的特征值之间的方差；第二自相关样本协方差矩阵生成子单元，用于计算所述历史产品需求局部特征向量的第二自相关样本协方差矩阵，其中，所述第二自相关样本协方差矩阵中各个位置的特征值为所述历史产品需求局部特征向量中相应两个位置的特征值之间的方差；协方差矩阵主成分分析处理子单元，用于使用主成分分析法对所述第一自相关样本协方差矩阵和所述第二自相关样本协方差矩阵进行处理以得到历史产品需求全局特征向量的特征隐式表达和历史产品需求局部特征向量的特征隐式表达；特征隐式间约束矩阵计算子单元，用于使用L1正则化来计算所述历史产品需求全局特征向量的特征隐式表达和所述历史产品需求局部特征向量的特征隐式表达之间的特征隐式间约束矩阵；向量映射子单元，用于将所述历史产品需求全局特征向量和所述历史产品需求局部特征向量分别乘以所述特征隐式间约束矩阵以将所述历史产品需求全局特征向量和所述历史产品需求局部特征向量映射到所述特征隐式间约束矩阵的特征空间中以得到映射后历史产品需求全局特征向量和映射后历史产品需求局部特征向量；按位置加权和子单元，用于计算所述映射后历史产品需求全局特征向量和所述映射后历史产品需求局部特征向量之间的按位置加权和以得到所述历史产品需求特征向量。

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中交(厦门)电子商务有限公司，其通讯地址为：361000 福建省厦门市软件园三期诚毅大街373号701单元-704单元；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”。