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龙图腾网获悉三明医学科技职业学院申请的专利全渠道消费者行为追踪与市场调查一体化平台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：CN121235749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511789159.0，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权全渠道消费者行为追踪与市场调查一体化平台是由江铭;王盛勇;刘思诸;吴凯威设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本全渠道消费者行为追踪与市场调查一体化平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种全渠道消费者行为追踪与市场调查一体化平台，平台采用联邦学习和差分隐私技术构建隐私友好的多特征身份解析模型，实现跨渠道用户的高精度匹配。平台使用图注意力神经网络将消费者全渠道行为表示为异构有向图，提出新的结构摩擦指数以识别决策旅程中的转化障碍节点。利用自编码器联合嵌入显性调查数据和隐性行为数据，并引入因果森林模型估计态度因素对购买行为的因果效应，构建综合价值函数融合行为偏好、态度倾向、因果效应和旅程阻力。决策支持层根据摩擦指数和价值评分自动触发个性化营销干预，结合AB测试反馈动态优化模型。该发明实现了隐私保护与准确识别的平衡，能够深度洞察消费者决策旅程并提供因果驱动的价值预测。

本发明授权全渠道消费者行为追踪与市场调查一体化平台在权利要求书中公布了：1.一种全渠道消费者行为追踪与市场调查一体化平台，其特征在于，包括：数据采集层、身份解析层、决策旅程图分析引擎、跨模态联合嵌入与因果推断引擎以及决策支持与自适应优化层；其中： 数据采集层包括网站采集SDK、移动应用采集SDK、线下终端采集单元、第三方系统接入网关、事件标准化与时间对齐单元以及去标识化与合规处理单元；用于按照统一事件模型采集网页浏览、移动端应用操作、线下交易、社交互动与调查问卷数据，对每条事件附加时间戳、渠道标签与设备标识，并执行哈希、加密或脱敏处理以及去重与质量校验，生成标准化事件流并输出至身份解析层； 身份解析层包括本地特征提取单元、差分隐私加噪单元、联邦度量学习模型训练单元和嵌入聚类单元，各数据提供方在本地提取用户标识特征并加入噪声，利用联邦学习训练改进马氏距离度量模型，通过对比学习将同一用户在不同渠道的特征映射到统一向量空间并进行聚类，生成统一虚拟ID； 决策旅程图分析引擎包括异构图构建单元、图注意力神经网络训练单元和摩擦指数计算单元，用于根据统一虚拟ID将用户行为事件构建为异构有向图，训练图注意力神经网络获得节点嵌入和边权重，计算节点的结构摩擦指数，并根据摩擦指数识别转化障碍节点； 摩擦指数计算单元采用如下公式计算摩擦指数 ， 其中j为被评估的节点索引，E为图的有向边集合，为入边，为出边，和分别为节点p到节点j的注意力权重和节点j到节点q的注意力权重，，为节点p和节点q的转化潜力系数，为节点j的度；当超过预设阈值θ时，判定节点j为转化阻碍节点； 跨模态联合嵌入与因果推断引擎包括自编码器单元、因果推断单元和综合价值计算单元，所述自编码器单元将用户行为嵌入和态度文本嵌入联合学习得到隐变量，并通过跨重构损失捕捉显性与隐性数据关联；所述因果推断单元采用因果森林模型计算态度因素对购买行为的因果效应；所述综合价值计算单元根据综合价值函数公式输出用户价值评分； 综合价值函数公式如下 ， 其中i为用户索引，为用户级行为嵌入，为用户级态度文本嵌入，和为，的非线性打分函数，为因果推断单元估计的用户i的个体因果效应，为用户i所经历路径中的摩擦指数，，，，为权重系数且，为Sigmoid函数； 决策支持与自适应优化层用于根据节点的摩擦指数和用户价值评分自动生成营销干预措施，执行AB测试并将反馈结果用于更新身份解析模型、图注意力神经网络模型和价值函数参数，实现自适应优化。

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