-
公开(公告)号:CN115511568A
公开(公告)日:2022-12-23
申请号:CN202211225332.0
申请日:2022-10-09
申请人: 中国计量大学
IPC分类号: G06Q30/06 , G06F16/9535 , G06F9/451 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 企业为客户提供产品个性化定制服务,但不同客户对产品的认知水平和需求偏好往往不同,传统的向所有客户提供统一配置信息内容与形式的产品定制系统不能完全满足每一位客户的定制需求。因此,本发明涉及一种基于客户定制行为分析的自适应产品定制系统,包括:系统展示模块、定制数据采集模块、定制数据传输模块、认知水平评估模块、定制偏好挖掘模块、客户标记反馈模块和定制系统自适应模块。根据客户在产品定制过程中产生的数据流,通过分析挖掘客户的定制偏好,评估客户当前的认知水平,进而实时调整产品定制系统的配置项。有益效果在于提供一种分析客户定制产品过程的平台,实时调整产品定制系统,为客户提供更符合个性化需求的定制服务和产品。
-
公开(公告)号:CN117314692A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202310500131.5
申请日:2023-05-04
申请人: 中国计量大学
IPC分类号: G06Q50/20 , G06Q10/0639 , G06N3/096 , G06N3/0455 , G09B7/02
摘要: 随着网络科技与社会的不断发展,网络视频教学逐渐成为一种流行的学习模式,网络视频教学在师生互动方面存在一定局限性,学生在向教师提问时会遇到回复不及时的问题,而教师在获取教学反馈方面也相对较少,影响了教学质量。为此本发明提供一种基于人工智能模型的视频教学互动方法。方法包括:首先利用现有的人工智能大模型,建立用于教学的人工智能模型并将其部署至服务器上,其次将教师上传的教学视频和教学大纲分析构建训练集,最后调整API接口的回答随机度参数形成的虚拟教师。虚拟教师快速回复学生的提问,同时收集每一位学生的提问整理成课堂教学反馈,反馈给教师,实现教学质量的提升。
-
公开(公告)号:CN116681484A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310636917.X
申请日:2023-05-31
申请人: 中国计量大学
IPC分类号: G06Q30/0601 , G06Q30/01 , G06F16/332 , G06F16/335 , G06N3/0455
摘要: 本发明涉及一种基于Transformer的产品定制智能助理构建方法。基于Transformer架构,采用自注意力机制和多层编码器‑解码器结构,搭建产品定制智能助理模型,输入产品相关信息进行模型预训练,利用专家知识对模型微调后完成模型搭建。产品定制智能助理对客户进行智能提问以收集客户基本资料,匹配当前最适合客户的产品个性化定制方案作为初始方案,客户在初始方案的基础上再进行产品个性化定制,智能助理根据定制操作分析客户的个性特征,实时对客户提出合理建议,辅助客户完成产品个性化定制最终方案并反向调整模型。本发明通过搭建产品定制智能助理模型获取客户基本信息,实时辅助客户进行产品个性化定制,为客户提供更智能、更客观、更人性化的定制体验。
-
公开(公告)号:CN116258545A
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202211225509.7
申请日:2022-10-09
申请人: 中国计量大学
IPC分类号: G06Q30/0601 , G06F18/24 , G06F3/0487
摘要: 本发明涉及一种基于定制行为数据的客户认知水平变化的计算方法,在不影响客户定制行为的前提下识别客户认知水平变化状态。通过收集客户定制行为数据流和定制产品结构、定制系统布局等信息,以定制系统配置项为节点,构建客户定制行为有向图,通过计算、分析得到有向图边矩阵和配置项停留时间矩阵,以此判断客户在产品定制过程中是否发生配置项层级跨越,以及配置停留时间是否超过阈值,进而计算客户认知水平变化值。本发明考虑不同客户对定制产品的认知水平不同,利用客户定制行为数据,结合产品各配置项所处结构层级信息及配置行为特征综合分析,计算客户对产品的认知水平变化数值,从而可以据此为客户提供符合其认知水平的定制内容与形式。
-
公开(公告)号:CN115456712A
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN202211069199.4
申请日:2022-09-02
申请人: 中国计量大学
IPC分类号: G06Q30/06 , G06F16/901 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及一种基于图注意力网络的客户定制偏好特征挖掘方法。通过收集客户定制产品过程中的行为数据流,构建客户定制行为节点图,将节点图输入构建的GAT(Graph Attention Network)模型进行训练直至模型泛化能力合格,利用训练好的GAT模型挖掘待测客户定制偏好特征。本发明利用图注意力网络进行客户定制偏好特征挖掘,既考虑了客户定制行为数据的空间特性,又考虑了客户定制产品时注意力分布的局部特性。通过输出节点特征集将客户定制偏好特征表示为低维向量,有效地挖掘客户的个性化需求信息。
-
公开(公告)号:CN114579747A
公开(公告)日:2022-06-03
申请号:CN202210229158.0
申请日:2022-03-10
申请人: 中国计量大学
IPC分类号: G06F16/35 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q30/00
摘要: 为了避免客户在观看化妆品直播时,因直播内容违规宣传而盲目下单,导致难以维权。本发明公开了一种识别化妆品直播营销违规宣传方法,从夸大宣传和虚假宣传两方面去识别是否存在违规宣传现象。包括:一、依据有关法律法规,对化妆品直播营销中常见的违规宣传进行划分,划分为夸大宣传三类和虚假宣传一类。二、基于直播转换的文本数据使用鲸鱼优化寻优算法,依据化妆品直播营销的三个夸大宣传类别,提取分类特征词集合,提供是否存在夸大宣传的依据。三、根据直播转换的文本和图像数据,形成文本图和视觉图,进行节点级和结构级匹配,计算整体相似度,从而识别虚假宣传。
-
-
-
-
-