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申请/专利权人：深圳市虎一科技有限公司

摘要：本发明涉及多渠道融合技术领域，具体为家用电器线上线下融合销售系统，系统包括：用户行为捕捉模块收集用户在多渠道中的购买行为数据、浏览记录与交互活动，提取包括时间戳、频次及购买渠道偏好的关键数据点，生成用户行为特征矩阵。本发明中，通过对用户多渠道购买行为的细致分析和数据集成，增强产品推荐的个性化和准确性，整合用户的购买频次、时间戳和渠道偏好数据后，系统能够生成深度个性化的用户行为特征矩阵，此矩阵结合当前的市场趋势和季节变化，使得推荐权重实时调整成为可能，大幅提升了顾客满意度与企业销售效率，此外，精确的库存管理策略根据动态交互策略调整，有效预防了库存过剩或不足的问题，优化了资源分配，减少资源浪费。

主权项：1.家用电器线上线下融合销售系统，其特征在于，所述系统包括：用户行为捕捉模块收集用户在多渠道中的购买行为数据、浏览记录与交互活动，提取包括时间戳、频次及购买渠道偏好的关键数据点，生成用户行为特征矩阵；所述用户行为特征矩阵的获取步骤具体为：收集用户在多渠道中的购买行为数据、浏览记录与交互活动，采用公式： ；计算多渠道的用户行为权重分数，生成用户行为权重分数列表；其中，代表时间戳的权重，是时间戳数据，是频次的权重，是频次数据，是渠道偏好的权重，是渠道数据，是持续交互时长的调整系数，是用户在目标渠道的活跃时长；利用所述用户行为权重分数列表，应用公式： ；对每个用户的行为分数进行归一化处理，生成归一化分数；其中，是用户的归一化行为特征分数，是总行为条目数，是每项行为的权重，是对应的原始行为分数，用于增强模型对极端值的响应；使用所述归一化分数，采用公式： ；将每个用户的归一化行为分数转换为特征向量，得到用户行为特征矩阵；其中，是用户行为特征矩阵，是用户归一化分数的标准差，m表示用户的总数；交互分析模块基于用户行为特征矩阵，分析用户与产品间的交互频率和偏好变化，聚合用户对差异化产品的偏好以及频繁交互的产品信息，生成交互偏好分析结果，根据所述交互偏好分析结果，结合当前市场趋势和季节性波动数据，调整偏好权重，生成优化交互策略；库存策略优化模块基于所述优化交互策略，计算产品需求预测值和潜在销售量，比较多产品预测需求与当前库存水平，识别供应短缺或过剩风险，生成库存调整方案；所述库存调整方案的获取步骤具体为：基于所述优化交互策略，计算产品需求预测值，采用公式： ；计算多产品的潜在销售量，生成产品需求预测值；其中，是产品的需求预测值，是产品的市场影响系数，是从优化交互策略获取的产品的策略影响力，是市场变化的调节系数，是预测期内的市场变动指数；基于所述产品需求预测值，比较多产品预测需求与当前库存水平，采用公式： ；识别供应短缺或过剩风险，生成供应风险评估结果；其中，是产品的供应风险值，是产品的当前库存水平，是为规避分母为零而添加的小正数；根据所述供应风险评估结果，采用公式： ；调整库存匹配需求和风险评估，生成库存调整方案；其中，是产品的库存调整量，是符号函数，是根据风险绝对值调整的数量，是风险响应的加强系数；推荐生成模块基于库存调整方案，选择库存充足且符合用户偏好的产品，通过用户界面展示推荐产品，跟踪用户对所述推荐产品的响应，更新推荐系统参数，生成个性化推荐输出。

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