基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘方法与流程

本发明涉及人工智能与自然语言处理，更具体地说是指基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘方法。

背景技术：

1、随着数字化营销的发展，私域流量运营模式逐渐成为企业与用户建立深度联系的重要方式。尤其是在社群环境中，如微信群、企业微信社群以及discord频道等，企业能够直接触达目标用户并进行高效的用户转化。然而，当前的社群运营技术在满足现代企业需求方面存在显著不足。

2、首先，现有的社群运营技术主要依赖于关键词匹配和基本文本情感分析来识别用户需求，忽视了对例如商品截图、使用场景图等图像内容及如点击、停留时间、转发行为等行为日志的综合分析。这种单一维度的需求识别方法导致对用户隐性需求的捕捉能力有限，降低了用户体验和满意度。其次，这些技术通常基于静态规则或单一时间点的数据进行决策，缺乏对用户兴趣变化和社会关系动态演化的有效预测机制，从而无法及时调整运营策略以适应用户的最新需求。

3、进一步地，现有方案中需求识别模型、运营策略引擎与数据采集模块之间缺乏有效的闭环反馈机制，使得模型参数固定不变，不能根据实际执行效果进行优化调整。此外，当社群内出现新的隐性需求时，现有技术难以追踪这一需求的源头及其在社群中的传播路径，这限制了运营人员采取针对性措施的能力。

4、因此，有必要设计一种新的方法，实现多模态信息深度融合、精准用户状态预测、运营策略自适应优化以及需求诱因时空溯源的社群用户隐性需求挖掘，以解决现有技术中多模态融合不充分、用户状态演化预测缺失、运营策略与模型参数割裂以及需求诱因无法溯源的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘方法。

2、为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘方法，应用于需求挖掘系统的云端平台层，所述需求挖掘系统还包括数据采集层、边缘分析层以及云端平台层，包括：

3、获取多维度社群数据和用户时空行为信息；

4、在所述边缘分析层，基于预设的轻量级多模态识别模型对所述多维度社群数据进行隐性需求初步识别，得到初步需求识别结果；

5、在所述云端平台层，基于预设的多源融合模型对所述初步需求识别结果和所述多维度社群数据进行融合，得到综合需求评价结果；

6、对所述行为日志数据中的用户行为路径分配追踪标识，结合用户时空行为信息确定同一用户行为路径的连续行为序列；

7、基于所述连续行为序列进行多维状态演化评估，得到多维健康特征向量；

8、根据预设的需求演化预测模型，以所述连续行为序列和所述多维健康特征向量为输入，预测用户生命周期状态、需求衰减趋势以及用户行为健康指数；

9、根据所述综合需求评价结果、所述需求衰减趋势、所述用户行为健康指数以及所述用户生命周期状态，确定需求响应等级，并触发与所述需求响应等级对应的目标运营策略；

10、获取所述用户终端对所述触达信号的反馈行为数据，根据所述反馈行为数据动态调整所述需求响应等级的判定阈值，并将调整后的判定阈值作为需求检测参数发送至所述边缘分析层。

11、本发明还提供了基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘系统，包括：

12、获取单元，用于获取多维度社群数据和用户时空行为信息；

13、初步识别单元，用于在边缘分析层，基于预设的轻量级多模态识别模型对所述多维度社群数据进行隐性需求初步识别，得到初步需求识别结果；

14、融合单元，用于在所述云端平台层，基于预设的多源融合模型对所述初步需求识别结果和所述多维度社群数据进行融合，得到综合需求评价结果；

15、序列确定单元，用于对所述行为日志数据中的用户行为路径分配追踪标识，结合用户时空行为信息确定同一用户行为路径的连续行为序列；

16、评估单元，用于基于所述连续行为序列进行多维状态演化评估，得到多维健康特征向量；

17、预测单元，用于根据预设的需求演化预测模型，以所述连续行为序列和所述多维健康特征向量为输入，预测用户生命周期状态、需求衰减趋势以及用户行为健康指数；

18、触发单元，用于根据所述综合需求评价结果、所述需求衰减趋势、所述用户行为健康指数以及所述用户生命周期状态，确定需求响应等级，并触发与所述需求响应等级对应的目标运营策略；

19、发送单元，用于获取所述用户终端对所述触达信号的反馈行为数据，根据所述反馈行为数据动态调整所述需求响应等级的判定阈值，并将调整后的判定阈值作为需求检测参数发送至边缘分析层。

20、本发明与现有技术相比的有益效果是：本发明通过在数据采集层获取包括文本、图像和行为日志在内的多维度社群数据，并在边缘分析层利用轻量级多模态识别模型进行初步需求识别以快速捕捉用户的潜在需求，进而在云端平台层采用多源融合模型将初步识别结果与原始数据深度融合，生成综合需求评价结果；接着通过对用户行为路径分配追踪标识并结合时空信息评估多维健康特征向量，使用预设的需求演化预测模型预测用户生命周期状态、需求衰减趋势及行为健康指数，从而实现精准用户状态预测；根据这些预测结果确定需求响应等级并触发相应的运营策略，同时依据用户对触达信号的反馈动态调整需求响应等级的判定阈值，优化运营策略的同时也将更新参数发送至边缘分析层，实现了从多模态信息的深度整合、精确的用户状态演化预测、运营策略的自适应优化到需求诱因的时空溯源的完整流程，有效解决了现有技术中存在的多模态融合不充分、用户状态演化预测缺失、运营策略与模型参数割裂以及需求诱因无法溯源的问题。

21、下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。

1.基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘方法，其特征在于，应用于需求挖掘系统的云端平台层，所述需求挖掘系统还包括数据采集层、边缘分析层以及云端平台层，包括：

2.根据权利要求1所述的基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘方法，其特征在于，所述获取所述用户终端对所述触达信号的反馈行为数据，根据所述反馈行为数据动态调整所述需求响应等级的判定阈值，并将调整后的判定阈值作为需求检测参数发送至所述边缘分析层之后，还包括：

3.根据权利要求1所述的基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘方法，其特征在于，所述预设的轻量级多模态识别模型包括：

4.根据权利要求1所述的基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘方法，其特征在于，所述基于所述连续行为序列进行多维状态演化评估，得到多维健康特征向量，包括：

5.根据权利要求3所述的基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘方法，其特征在于，所述获取所述用户终端对所述触达信号的反馈行为数据，根据所述反馈行为数据动态调整所述需求响应等级的判定阈值，并将调整后的判定阈值作为需求检测参数发送至所述边缘分析层，包括：

6.根据权利要求2所述的基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘方法，其特征在于，所述对所述多源融合模型和所述需求演化预测模型进行参数优化，包括：

7.根据权利要求2所述的基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘方法，其特征在于，所述基于所述用户时空行为信息将所述策略执行反馈数据映射至以社群频道为空间维度、以时间为时间维度的时空坐标系中，得到用户行为时空关联图谱，包括：

8.根据权利要求2所述的基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘方法，其特征在于，所述需求因果分析模型包括：

9.根据权利要求3所述的基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘方法，其特征在于，所述根据所述需求溯源报告更新所述预设的隐性需求内容，包括：

10.基于多维度语义融合的私域社群用户隐性需求挖掘系统，其特征在于，包括：