CN113159820A - 一种基于5g消息的交互式营销管理方法 - Google Patents

一种基于5g消息的交互式营销管理方法 Download PDF

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孟宪坤
边树森
任珠
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    • GPHYSICS
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Abstract

一种基于5G消息的交互式营销管理方法,属于大数据处理技术领域,包括如下具体步骤:S1:交互式平台建立5G消息通道;S2:创建chatbot,给用户发送消息;S3:统计用户行为;S4:用户画像;S5:提供营销服务;本发明将短信升级为RCS消息,并将消息传送功能与标准接口整合于Chatbot和插件中。基于5G消息通道,以移动端为载体不需安装,以无应用程序模式,为用户提供便捷的文字、图片、音频、视频等灵活性地交互。用户在消息窗口内就可以进行搜索、交互等一站式业务等多方面的功能体验,本发明结合大数据技术分析能力,为现有的客户提供消息的搭建、发送、反馈、统计等服务。并对消息发送、触达成功、客户转化等多环节进行统计分析,为企业提供精准营销最优的解决方案。

Description

一种基于5G消息的交互式营销管理方法
技术领域
本发明属于大数据处理技术领域,特别涉及一种基于5G消息的 交互式营销管理方法。
背景技术
随着社会和科技的不断进步与发展,消息发送形式和用户上网行 为都在不断发生着巨大的变化。5G行业消息是一种基于国际通讯标 准的富媒体消息应用,通过提供直达、便捷、大容量、内容丰富的视 频化富媒体信息服务,为客户带来全方位的内容服务和沟通价值。
5G消息支持发送的消息形态的多样化,在不同业务、生活场景 上得到了广泛应用。与传统行业短信仅支持文本相比,5G行业消息 可发送更丰富的多媒体内容。用户还可以通过消息携带的按钮、菜单 等来实现更灵活的交互沟通和服务。
目前市面上常用的营销软件需要去手机市场端下载对应的APP 才能获得服务。
发明内容
本发明的目的在于克服上述提到的缺陷和不足,而提供一种基于 5G消息的交互式营销管理方法。
为了解决上述技术问题,采用如下技术方案:
一种基于5G消息的交互式营销管理方法,包括如下具体步骤:
S1:交互式平台建立5G消息通道;
S2:创建chatbot,给用户发送消息;
S3:统计用户行为;即统计用户接受消息、回复消息、响应信息等行 为;
S4:用户画像;通过大数据分析技术,对消息发送、触达成功、客户 转化等环节进行统计分析,多维度洞察用户群体的喜好;
S5:提供营销服务。
S2中所述消息包括文字、图片、视频以及卡片。
还包括CRNN模型;S4中所述用户画像通过CRNN模型对用户消 息进行分析,其中,所述CRNN模型包括
卷积层:提取图像的局部特征并将全部局部特征加权组成完整的图;
循环层:在卷积层获得结果的基础上提取文字序列特征;
转化层:利用CTC loss将循环层输出结果以字符形式输出。
所述卷积层的具体步骤如下:
A1:通过CNN提取文本图片的特征,记作O,维度大小为P×Q,p、q 分别为O的行、列数,将O的每一列作为一个时间点,输入到LSTM 中,得到时间序列dq,1≤q≤Q。
所述循环层的具体工作步骤如下:
B1:通过BiLSTM模型将dq→Lq(1≤q≤Q),其中,Lq为n维向量,即
Figure BDA0002937145860000021
n为需要识别的字符集合长度,我们可以将BiLSTM 写成L=Netw(d),其中w代表BiLSTM的参数。
所述转化层的具体工作步骤如下:
C1:运用到CTC,它扩展了RNN的输出层,在输出序列和最终标签之 间增加了多对一的空间映射,其中,CTC loss函数的定义如下:
假设给定输入序列和模型参数,RNN每一时间点的输出都是条件独立 的,则有:
Figure BDA0002937145860000031
Figure BDA0002937145860000032
其中,M′是预计出现的字符集合M与空白字符的并集,K:M′T→M≤T将加入空白字符且长度为T的字符集合M′经过K变化为原始集合 M,所以K-1是y全部路径集合的映射函数,这样我们可得到关于训 练集S的CTC Loss函数,如下所示:
Figure BDA0002937145860000033
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
将短信升级为RCS消息,并将消息传送功能与标准接口整合于 Chatbot和插件中。基于5G消息通道,以移动端为载体不需安装, 以无应用程序模式,为用户提供便捷的文字、图片、音频、视频等灵 活性地交互。用户在消息窗口内就可以进行搜索、交互等一站式业务等多方面的功能体验。本发明结合大数据技术分析能力,为现有的客 户提供消息的搭建、发送、反馈、统计等服务。并对消息发送、触达 成功、客户转化等多环节进行统计分析,为企业提供精准营销最优的 解决方案。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例:
一种基于5G消息的交互式营销管理方法,包括CRNN模型,结合CRNN模型进行交互式营销管理,具体步骤如下:
S1:交互式平台建立5G消息通道;
S2:创建chatbot,给用户发送消息;所述消息包括文字、图片、视 频以及卡片;
S3:统计用户行为;即统计用户接受消息、回复消息、响应信息等行 为;
S4:通过CRNN模型对用户画像;通过大数据分析技术,对消息发送、 触达成功、客户转化等环节进行统计分析,多维度洞察用户群体的喜 好;
S5:提供营销服务;
通过将短信升级为RCS消息,并将消息传送功能与标准接口整合 于Chatbot和插件中。基于5G消息通道,以移动端为载体不需安装, 以无应用程序模式,为用户提供便捷的文字、图片、音频、视频等灵 活性地交互。用户在消息窗口内就可以进行搜索、交互等一站式业务 等多方面的功能体验。本发明结合大数据技术分析能力,为现有的客 户提供消息的搭建、发送、反馈、统计等服务。并对消息发送、触达 成功、客户转化等多环节进行统计分析,为企业提供精准营销最优的 解决方案。
在本实施例中,所述CRNN模型包括
卷积层:提取图像的局部特征并将全部局部特征加权组成完整的图; 所述卷积层的具体步骤如下:
A1:通过CNN提取文本图片的特征,记作O,维度大小为P×Q,p、q 分别为O的行、列数,将O的每一列作为一个时间点,输入到LSTM 中,得到时间序列dq,1≤q≤Q,值得注意的是,在经过LSTM计算得 出关于P×Q的矩阵d=(d1,d2…dQ),其中,d1、d2、…、dQ均为p维向量。循环层:在卷积层获得结果的基础上提取文字序列特征;所述循环层 的具体工作步骤如下:
B1:通过BiLSTM模型将dq→Lq(1≤q≤Q),其中,Lq为n维向量,即
Figure BDA0002937145860000051
n为需要识别的字符集合长度,我们可以将BiLSTM 写成L=Netw(d),其中w代表BiLSTM的参数。
转化层:利用CTC loss将循环层输出结果以字符形式输出;所述转 化层的具体工作步骤如下:
C1:运用到CTC,它扩展了RNN的输出层,在输出序列和最终标签之 间增加了多对一的空间映射,其中,CTC loss函数的定义如下:
假设给定输入序列和模型参数,RNN每一时间点的输出都是条件独立 的,则有:
Figure BDA0002937145860000052
Figure BDA0002937145860000053
其中,M′是预计出现的字符集合M与空白字符的并集,K:M′T→M≤T将加入空白字符且长度为T的字符集合M′经过K变化为原始集合 M,所以K-1是y全部路径集合的映射函数,这样我们可得到关于训 练集S的CTC Loss函数,如下所示:
Figure BDA0002937145860000054
本发明按照实施例进行了说明,在不脱离本原理的前提下,本装 置还可以作出若干变形和改进。应当指出,凡采用等同替换或等效变 换等方式所获得的技术方案,均落在本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于5G消息的交互式营销管理方法,其特征在于:包括如下具体步骤:
S1:交互式平台建立5G消息通道;
S2:创建chatbot,给用户发送消息;
S3:统计用户行为;即统计用户接受消息、回复消息、响应信息等行为;
S4:用户画像;通过大数据分析技术,对消息发送、触达成功、客户转化等环节进行统计分析,多维度洞察用户群体的喜好;
S5:提供营销服务。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G消息的交互式营销管理方法,其特征在于:S2中所述消息包括文字、图片、视频以及卡片。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于5G消息的交互式营销管理方法,其特征在于:还包括CRNN模型;S4中所述用户画像通过CRNN模型对用户消息进行分析,其中,所述CRNN模型包括
卷积层:提取图像的局部特征并将全部局部特征加权组成完整的图;
循环层:在卷积层获得结果的基础上提取文字序列特征;
转化层:利用CTC loss将循环层输出结果以字符形式输出。
4.根据权利要求3所述的一种基于5G消息的交互式营销管理方法,其特征在于:所述卷积层的具体步骤如下:
A1:通过CNN提取文本图片的特征,记作O,维度大小为P×Q,p、q分别为O的行、列数,将O的每一列作为一个时间点,输入到LSTM中,得到时间序列dq,1≤q≤Q。
5.根据权利要求4所述的一种基于5G消息的交互式营销管理方法,其特征在于:所述循环层的具体工作步骤如下:
B1:通过BiLSTM模型将dq→Lq(1≤q≤Q),其中,Lq为n维向量,即
Figure FDA0002937145850000021
n为需要识别的字符集合长度,我们可以将
BiLSTM写成L=Netw(d),其中w代表BiLSTM的参数。
6.根据权利要求5所述的一种基于5G消息的交互式营销管理方法,其特征在于:所述转化层的具体工作步骤如下:
C1:运用到CTC,它扩展了RNN的输出层,在输出序列和最终标签之间增加了多对一的空间映射,其中,CTC loss函数的定义如下:
假设给定输入序列和模型参数,RNN每一时间点的输出都是条件独立的,则有:
Figure FDA0002937145850000022
Figure FDA0002937145850000023
其中,M′是预计出现的字符集合M与空白字符的并集,K:M′T→M≤T将加入空白字符且长度为T的字符集合M′经过K变化为原始集合M,所以K-1是y全部路径集合的映射函数,这样我们可得到关于训练集S的CTC Loss函数,如下所示:
Figure FDA0002937145850000024
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