【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電商智能運營，尤其涉及基于大數據分析的電商智能運營監控與協同決策方法。
技術介紹
1、隨著電子商務行業的快速發展，電商平臺的運營規模和復雜性日益提升。海量用戶行為、商品數據、物流信息以及市場動態等多源異構數據的產生，使得對電商平臺的運營監控與決策提出了更高的要求。傳統的電商運營監控與協同決策方法主要依賴于固定規則或單一維度的數據分析，雖然在特定場景下能夠起到一定作用，但面對多源數據、復雜因果關系及實時優化需求時，往往力不從心。現有技術在以下幾個方面存在明顯的不足。
2、首先，多源異構數據的實時整合與動態建模仍是當前技術的難點之一。電商平臺的數據來源多樣，包括交易數據、用戶行為數據、庫存數據以及天氣、社交媒體熱點等外部數據，這些數據不僅格式多樣，而且更新頻率各異?，F有技術中通常采用靜態數據整合的方法，這種方式缺乏對實時數據的動態響應能力，無法滿足電商平臺對實時性與數據精度的高要求。此外，現有數據處理技術對數據中的異常值、缺失值以及冗余信息處理不夠完善，導致數據質量參差不齊，影響了后續分析與決策的準確性。
3、其次，對復雜非線性因果關系的識別與推理能力有限。電商平臺中用戶行為、商品屬性和市場動態等因素之間往往存在復雜的非線性因果關系。例如，促銷活動對銷量的提升可能受到用戶行為習慣、市場競爭強度以及外部環境等多種因素的綜合影響?，F有因果推理技術通?；趩我荒Ｐ停狈Χ嗑S數據的聯合建模能力，無法全面揭示隱藏的因果路徑和權重。此外，因果推理結果的可解釋性不足，難以為實際運營提供明確的決策支持。>
4、第三，多目標沖突下的協同優化是電商運營中的核心問題。電商平臺的不同部門通常有各自的運營目標，例如，運營部門希望提升銷售額，庫存部門關注庫存周轉率，物流部門則優先考慮配送效率。在這些目標之間往往存在沖突，例如促銷活動可能增加物流壓力，而庫存優化可能會影響促銷的實施效果?，F有技術在解決多目標優化問題時，通常采用單目標優化或基于靜態權重的線性加權方法，難以在動態環境中平衡多部門之間的沖突需求，也無法動態適應實時環境變化。
5、此外，異常場景的主動生成與策略調控能力是現有技術中的另一個薄弱環節。在電商平臺中，需求激增、物流延遲等異常場景對運營的影響重大。然而，現有異常檢測技術大多停留在被動監測的階段，缺乏主動生成異常場景并模擬調控策略的能力。這種被動模式導致平臺難以提前識別潛在問題并制定應對策略，在異常發生時往往只能采取臨時補救措施，影響整體運營效率。
6、最后，現有技術在實時監控與協同決策的可視化呈現方面存在不足。盡管目前一些平臺已具備基本的數據可視化能力，但多局限于靜態報表和圖表，難以動態展示實時數據和決策結果。此外，數據分析結果的呈現形式過于復雜，決策者難以快速理解并采取行動，缺乏對管理層的直觀決策支持。
7、因此，如何提供基于大數據分析的電商智能運營監控與協同決策方法是本領域技術人員亟需解決的問題。
技術實現思路
1、本專利技術的一個目的在于提出基于大數據分析的電商智能運營監控與協同決策方法，本專利技術結合大數據分析、動態知識圖譜、因果推理及動態博弈優化技術，實現了電商平臺在復雜多變環境下的智能運營監控與精準協同決策，通過對多源異構數據的動態建模、非線性因果關系的識別、多目標沖突的優化及異常行為的主動檢測與調控，顯著提升了系統的實時性、決策精準性和協作高效性，同時增強了決策過程的可解釋性和透明性，為電商平臺的智能化運營提供了全方位的技術支持。
2、根據本專利技術實施例的基于大數據分析的電商智能運營監控與協同決策方法，包括如下步驟：
3、s1、采集多源異構數據，包括內部數據和外部數據，構建原始數據集；
4、s2、對原始數據集進行數據清洗與特征化處理，處理缺失值、異常值和冗余信息，并提取時間序列特征、商品屬性特征和用戶行為特征，生成特征數據集；
5、s3、基于特征數據集構建知識圖譜，并利用圖嵌入模型動態更新知識圖譜，生成動態知識圖譜表示；
6、s4、利用動態知識圖譜表示，結合神經關系推理模型和擴散模型生成潛在因果路徑及權重，并通過引入可微知識增強層生成因果增強特征；
7、s5、基于因果增強特征，結合多級異常檢測機制識別異常行為，生成異常檢測結果；
8、s6、基于異常檢測結果設計動態博弈優化模型，通過納什均衡確定多目標沖突下的協同最優解，并結合斯塔克爾伯格博弈處理主導與從屬關系，動態優化跨部門協作路徑，生成協同優化策略；
9、s7、通過可視化界面實時展示數據監控狀態和協同優化策略，實現電商智能運營。
10、可選的，所述內部數據包括交易數據、庫存數據、用戶行為數據和物流數據，所述外部數據包括天氣數據、社交媒體熱點和市場價格動態。
11、可選的，所述s2具體包括：
12、s21、對原始數據集中的缺失值進行處理，對于數值型數據采用插值法補全，對于類別型數據，采用眾數填補缺失值；
13、s22、對原始數據集中的異常值進行處理，通過3倍標準差法標記數值型數據中的異常值，設數據點為，原始數據集均值為，標準差為，當數據點滿足時，視為異常值，并用中位數替換；對于類別型數據中的異常值，按類別分布概率重采樣替換；
14、s23、對原始數據集中的冗余信息進行處理，基于主成分分析方法降維，計算協方差矩陣：
15、；
16、其中，表示協方差矩陣，表示樣本數，表示原始數據集的特征矩陣；
17、對協方差矩陣進行特征值分解，選取累計方差貢獻率達到95%以上的特征向量，構成降維后的特征矩陣；
18、s24、對原始數據集中的時間序列數據進行特征提取，設時間序列數據為，其中表示時間序列數據的總長度，滑動窗口大小為，窗口移動步長為，子序列為，其中表示子序列中的第個數據點；計算子序列的時間序列特征：
19、；
20、其中，表示子序列的時間序列特征，表示子序列的均值，表示子序列中的第個數據點，表示子序列的最大值，表示子序列的最小值；
21、s25、對商品屬性數據進行特征提取，商品屬性包括品類、價格、銷量和評分，類別型屬性采用獨熱編碼生成商品屬性特征；
22、s26、對用戶行為數據進行特征提取，所述用戶行為數據包括瀏覽、點擊、收藏和購買操作，基于行為序列按時間順序排列，采用序列聚類分析生成用戶行為特征，并與時間序列特征和商品屬性特征整合，生成特征數據集。
23、可選的，所述s3具體包括：
24、s31、基于特征數據集構建初始知識圖譜，以商品、用戶和外部環境為節點集合，以節點間的關系為邊集合，并計算關系權重：
25、；
26、其中，表示第個特征和第個特征之間的關系權重，表示第個特征，表示第個特征，表示第個特征和第個特征之間基于關系強度的相關性，表示第個特征和第個特征之間上下文的時間依賴性，和表示權重系數；
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1.基于大數據分析的電商智能運營監控與協同決策方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于大數據分析的電商智能運營監控與協同決策方法，其特征在于，所述內部數據包括交易數據、庫存數據、用戶行為數據和物流數據，所述外部數據包括天氣數據、社交媒體熱點和市場價格動態。
3.根據權利要求1所述的基于大數據分析的電商智能運營監控與協同決策方法，其特征在于，所述S2具體包括：
4.根據權利要求1所述的基于大數據分析的電商智能運營監控與協同決策方法，其特征在于，所述S3具體包括：
5.根據權利要求1所述的基于大數據分析的電商智能運營監控與協同決策方法，其特征在于，所述S4具體包括：
6.根據權利要求1所述的基于大數據分析的電商智能運營監控與協同決策方法，其特征在于，所述S5具體包括：
7.根據權利要求1所述的基于大數據分析的電商智能運營監控與協同決策方法，其特征在于，所述S6具體包括：
【技術特征摘要】
1.基于大數據分析的電商智能運營監控與協同決策方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于大數據分析的電商智能運營監控與協同決策方法，其特征在于，所述內部數據包括交易數據、庫存數據、用戶行為數據和物流數據，所述外部數據包括天氣數據、社交媒體熱點和市場價格動態。
3.根據權利要求1所述的基于大數據分析的電商智能運營監控與協同決策方法，其特征在于，所述s2具體包括：
4.根據權利要求...
【專利技術屬性】
技術研發人員：崔玉寶，周先兵，史成成，
申請(專利權)人：君世立信科技集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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