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龙图腾网恭喜北京森博明德营销科技股份有限公司申请的专利基于动态图像生成优化的营销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：CN119624594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510168204.4，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于动态图像生成优化的营销方法是由于林义设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态图像生成优化的营销方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于动态图像生成优化的营销方法，涉及营销方法技术领域，本发明根据历史购物数据计算每个用户的购买力、购物密集度和价格准线，并与客户购物偏好标签形成用户购物特征数据集，根据用户的历史浏览数据，计算浏览界面的切换系数、浏览均长时间，并与浏览商品类型和检索商品类型形成需求判断特征集，统计历史动图的查看数据，计算动图的吸引值，并对动图的参数特征进行筛选形成动图特征集，通过建立动图优化模型，根据动图特征集，对动图进行优化，根据用户的购物征兆特征集，计算当前的数据的匹配值，判断是否存在购物征兆，根据匹配值计算动图推送时间和时间间隔。

本发明授权基于动态图像生成优化的营销方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图像生成优化的营销方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：获取用户在待营销的购物平台的身份信息，根据身份信息获取用户一年内的历史购物数据，根据历史购物数据计算用户每次购买商品时的购物特征，包括购买力、购物密集度、价格准线；步骤2：根据用户身份信息获取用户在购物平台的历史浏览数据和历史检索数据，根据历史浏览数据计算每次购买商品时的浏览界面的切换系数、浏览均长时间，把切换系数、浏览均长时间并与每次购买商品时的检索数据形成需求判断特征；步骤3：统计每个用户关于历史动图的查看数据，通过查看数据计算动图的吸引值，选择吸引值高的历史动图，通过计算高吸引值的历史动图的每个参数特征的正态分布，对异常的参数特征进行筛选，对筛选后动图的参数特征与每次购买商品的购物特征、需求判断特征进行一一对应；步骤4：通过建立动图优化模型，根据用户的身份信息，按照用户购买的顺序把每次购买商品时的购物特征、需求判断特征按照购买顺序依次作为输入集，对应的参数特征作为优化模型的输入对模型进行训练，把当前时刻的购物特征、需求判断特征作为训练好的模型的输入，获取当前时刻的动图的参数特征，并对动图进行优化；步骤5：统计历史购物前一天的用户行为特征、平台特征、环境特征，形成购物征兆特征集，通过计算当前的数据与历史数据的匹配值，判断是否存在购物征兆，根据匹配值计算动图推送时间和时间间隔；所述查看数据包括点击率、暂停次数、查看时长和互动次数；所述参数特征包括动图时长、动图帧变化率、内容丰富度、色彩深度值；所述计算动图的吸引值的计算公式为： 其中，为动图的吸引值，为动图的点击率，为暂停次数，为互动次数，为动图查看时长，为基础查看值。

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