CN117787223B - 一种商家信息自动化发布方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及信息自动化发布技术领域，尤其涉及一种商家信息自动化发布方法及系统。所述方法包括：基于商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集，以得到平台商家发布信息；对所述平台商家发布信息进行词频向量转换，得到发布信息词频向量；基于预设的Transformer模型以及所述发布信息词频向量建立商家信息发布草稿预测模型；获取商家发布需求数据以及商家历史手动发布信息；基于所述商家发布需求数据以及所述商家历史手动发布信息建立商家发送信息偏好矩阵；将所述商家发送信息偏好矩阵传输至所述商家信息发布草稿预测模型进行个性化商家发布草稿信息预测，得到个性化商家发布草稿信息。本发明实现更智能化地商家信息自动化发布。
Description
技术领域
本发明涉及信息自动化发布技术领域，尤其涉及一种商家信息自动化发布方法及系统。
背景技术
随着数字化时代的到来，商家信息的发布和管理不仅成为了电子商务和数字营销领域的关键环节，而且逐渐演变为企业战略的核心部分。在这个信息量剧增的时代，有效地管理和发布商家信息变得尤为重要，因为它直接影响到品牌形象的塑造、客户关系的建立以及市场竞争力的提升。目前，商家信息的发布通常依赖于多个数字平台，这些平台包括但不限于社交媒体、电子商务网站以及各种类型的移动应用程序等。这些平台因其庞大的用户基础和高度互动性，成为商家接触和影响消费者的主要渠道。通过这些平台，商家不仅可以发布产品信息和促销活动，还可以通过互动和社交化功能增强客户参与度，建立品牌忠诚度。然而，传统的现有的商家信息发布方法面临着多个挑战。首先，信息发布过程往往需要大量的手动操作，包括数据收集、内容编辑和发布安排，不仅耗时耗力，而且容易出错。其次，不同平台的发布格式和规范各不相同，要求商家对每个平台的特点有深入了解，这增加了操作的复杂性。此外，缺乏有效的数据分析和个性化策略，使得商家难以精准定位目标用户群，影响营销效果。
发明内容
基于此，本发明提供一种商家信息自动化发布方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，一种商家信息自动化发布方法，包括以下步骤：
基于商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集，以得到平台商家发布信息；
对所述平台商家发布信息进行词频向量转换，得到发布信息词频向量；基于预设的Transformer模型以及所述发布信息词频向量建立商家信息发布草稿预测模型；
获取商家发布需求数据以及商家历史手动发布信息；基于所述商家发布需求数据以及所述商家历史手动发布信息建立商家发送信息偏好矩阵；将所述商家发送信息偏好矩阵传输至所述商家信息发布草稿预测模型进行个性化商家发布草稿信息预测，得到个性化商家发布草稿信息；将个性化商家发布草稿信息传输至终端执行发布草稿信息反馈事件；
当未接收到所述发布草稿信息反馈事件的发布草稿反馈问题数据时，则将个性化商家发布草稿信息设定为个性化商家发布信息；
或者，当接收到所述发布草稿信息反馈事件的发布草稿反馈问题数据时，则根据所述发布草稿反馈问题数据对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，得到优化调节后的个性化商家发布信息，并将优化调节后的个性化商家发布信息设定为个性化商家发布信息；
设计所述个性化商家发布信息的自动化发布决策；通过所述自动化发布决策对个性化商家发布信息执行商家信息自动化发布事件。
本发明基于商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集，通过自动化地收集平台上的商家发布信息，极大地节省了人力和时间成本，还确保了收集信息的全面性和一致性，提高了信息采集的质量和效率。通过分析和处理现有的发布信息，为预测模型提供了高质量的训练数据，利用Transformer模型进行发布草稿预测不仅提高了信息发布的准确性，还能通过学习现有数据自动优化内容生成过程，使得发布内容更加吸引目标客户。获取商家发布需求数据以及商家历史手动发布信息建立商家发送信息偏好矩阵，允许系统深入了解每个商家的具体需求和偏好，从而提供更为个性化的服务，通过建立偏好矩阵，系统能够更准确地预测和生成符合商家特定需求和风格的发布内容。通过结合商家历史发布信息和当前需求，能生成高度定制化的发布草稿，不仅提高了内容的相关性和吸引力，还有助于提升商家品牌的个性化表现。发布草稿信息反馈事件处理能够允许商家对生成的发布草稿内容进行反馈和调整，确保最终发布的内容完全符合其期望。这一反馈循环有助于持续优化发布内容，同时也提高了商家对系统的信任和满意度。个性化商家发布信息的自动化发布决策和执行能够最大限度地减少了人工干预，提高了发布效率，自动化发布还可以根据预设的最优时间和平台策略来执行，增加了信息发布的影响力和覆盖范围。
优选地，所述基于商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集包括：
获取平台商家发布信息采集参数；
通过所述平台商家发布信息采集参数对商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集，以得到平台商家发布信息。
本发明通过精确定义采集参数，确保了信息采集的目标性和高效性。明确的采集参数有助于系统更加精准地识别和提取对商家发布策略最有价值的信息，从而提高整个系统的数据质量和相关性。利用设定的采集参数，系统能够自动化地执行数据收集任务，这不仅提高了信息采集的效率，还减少了人为错误的可能性。自动化采集过程同时也意味着可以持续更新数据，确保发布内容的时效性和相关性。通过采集平台商家发布信息，系统不仅能生成更加精准和吸引人的内容，还能帮助商家更好地理解其目标市场和客户群体。
优选地，所述基于预设的Transformer模型以及所述发布信息词频向量建立商家信息发布草稿预测模型包括：
基于预设的Transformer模型将所述发布信息词频向量进行初始模型嵌入向量转换，得到初始模型嵌入向量，并对所述初始模型嵌入向量进行位置编码赋能，以得到模型嵌入向量；
根据所述模型嵌入向量进行多头注意力计算，得到多头注意力参数；
根据所述多头注意力参数进行前馈网络参数计算，得到前馈网络参数；
根据所述多头注意力参数以及所述前馈网络参数建立商家信息发布草稿预测模型。
本发明初始模型嵌入向量转换是将发布信息的词频向量转化为模型可以处理的形式，这样的转换使得原始数据更加适合于深度学习模型的处理。此外，位置编码的加入为模型提供了词汇在句子中的相对或绝对位置信息，这对于处理自然语言尤其重要，因为词汇的含义和重要性往往与其在文本中的位置紧密相关，能够增强模型处理文本数据的能力，使模型不仅理解每个词的含义，还理解不同词之间的关系和上下文信息。多头注意力机制允许模型同时从不同的角度理解数据，这种机制使模型能够捕捉到文本数据中的多种复杂模式和依赖关系，每个“头”在处理信息时关注数据的不同部分，这样的并行处理方式大大提高了模型捕捉信息的能力。通过多头注意力计算，模型能够更全面和精准地分析和理解商家发布的信息，这对于生成高质量的预测发布草稿至关重要。前馈网络进一步处理多头注意力机制的输出，为模型添加了额外的处理层次。这种结构使模型能够更深入地分析数据，提取出更复杂的特征，从而提高预测的准确性和质量。前馈网络的使用增加了模型的表达能力，使其能够更好地适应和学习复杂的数据模式。结合多头注意力和前馈网络参数，构建的发布草稿预测模型不仅具有高度的灵活性和适应性，而且能够生成高度个性化和针对性强的发布草稿。这种高级别的个性化服务对于提升商家内容的吸引力和有效性至关重要。该模型能够从大量历史数据中学习和提炼出有效的发布策略，为商家提供基于数据驱动的智能内容创作支持，从而提高发布内容的质量和营销效果。
优选地，所述根据所述模型嵌入向量进行多头注意力计算包括：
通过预设的权重矩阵对所述模型嵌入向量进行线性映射，得到线性映射向量；
对所述线性映射向量进行多头划分，得到多头线性映射向量；
对所述多头线性映射向量进行缩放点积注意力计算，得到多头注意力参数。
本发明通过预设的权重矩阵对嵌入向量进行线性映射，实际上是对输入数据进行一种转换，使其更适合后续的处理。这种转换有助于提升模型处理不同类型和结构数据的能力，尤其是在处理具有复杂结构的商家信息时。线性映射的使用是为了将高维数据转换为模型可以有效处理的形式，同时保留输入数据的关键特征，这对于后续的注意力机制计算至关重要。将线性映射后的向量划分为多个“头”，这种划分使得模型能够同时关注输入数据的不同方面或特征。每个“头”关注数据的不同部分，从而使模型能够捕获更丰富和多元化的信息。多头划分增强了模型处理复杂数据的能力，尤其是在涉及各种类型商家和商品信息时，能够更加有效地捕捉和理解这些信息的多样性和复杂性。在多头注意力机制中，缩放点积注意力的计算是核心部分。这种计算方式允许模型在处理每个头的信息时，计算和评估不同词汇之间的相互关系和重要性，从而确定应该“关注”的信息。缩放点积注意力计算的应用，使得模型在生成预测发布草稿时，能够更加精确地识别和利用对当前商家信息发布最重要的元素，从而生成更相关和吸引人的内容。
优选地，所述则根据所述发布草稿反馈问题数据对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，其中所述发布草稿反馈问题数据包括反馈问题信息以及反馈需求信息，包括：
根据所述反馈问题信息标记所述个性化商家发布草稿信息中的问题信息节点；
基于所述问题信息节点以及所述反馈需求信息对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，以得到优化调节后的个性化商家发布草稿信息。
本发明涉及到对反馈问题信息的识别和理解，进而在发布草稿中标记出潜在的问题信息节点。这种精确的问题定位对于优化发布草稿至关重要，因为它直接指出了发布草稿中需要改进或修正的部分。通过标记问题节点，系统能够更加明确地聚焦于发布草稿中的关键改进区域。这不仅提高了优化过程的效率，还确保了修改工作的针对性和准确性。结合问题信息节点和具体的反馈需求信息，系统可以对发布草稿进行更有针对性的调整。这种优化不仅基于已识别的问题，还考虑了商家的具体需求和偏好，使得最终产出的内容更加符合商家的实际要求。优化调节过程使得发布草稿更加精炼和有效，提升了内容的质量和吸引力。特别是在涉及复杂的营销策略或特定目标群体时，这种定制化的调整对于确保信息准确传达至关重要。
优选地，所述基于所述问题信息节点以及所述反馈需求信息对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节包括：
根据所述问题信息节点对所述商家信息发布草稿预测模型中的模型嵌入向量的位置编码进行目标位置编码提取处理，得到目标位置编码；
根据所述目标位置编码以及所述反馈需求信息对所述商家信息发布草稿预测模型进行模型优化调节，生成优化商家信息发布草稿预测模型；
根据优化商家信息发布草稿预测模型对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，以得到优化调节后的个性化商家发布草稿信息。
本发明对反馈问题信息进行深入分析，准确地识别和标记出发布草稿中的问题信息节点，这种精确的定位使得问题区域变得明显，从而为优化提供了清晰的目标，确保优化工作集中于最需要改进的部分。准确的问题标记还有助于理解反馈背后的具体原因，无论是语言风格、信息准确性还是内容相关性等，从而使优化更加有针对性。优化调节不仅针对已识别的问题，还综合考虑了商家的具体需求和偏好，这意味着调整不仅仅是修正错误，而是在确保内容质量和准确性的同时，也符合商家的风格和市场定位。通过结合问题信息节点和反馈需求信息，进行的优化调节使得最终的发布草稿不仅避免了原有问题，还增强了其针对特定受众的吸引力和有效性。经过优化调节的发布草稿更加精炼和有效，显著提升了内容的质量和吸引力。这对于提升商家在竞争激烈的市场中的可见性和吸引潜在客户至关重要。对于涉及复杂营销策略或特定目标群体的内容，这种定制化的优化调整确保了信息的准确传达，提高了营销内容的成功率和影响力。
优选地，所述根据所述目标位置编码以及所述反馈需求信息对所述商家信息发布草稿预测模型进行模型优化调节包括：
利用文本相似度比对算法对所述问题信息节点对应的个性化商家发布草稿信息的信息内容以及所述反馈需求信息的信息内容进行文本相似度计算，得到文本相似度数据；
根据所述文本相似度数据对所述目标位置编码中对应的权重矩阵的矩阵节点进行权重调节，得到调节权重矩阵；
利用所述调节权重矩阵对所述商家信息发布草稿预测模型进行模型优化调节，生成优化商家信息发布草稿预测模型。
本发明通过比较问题信息节点对应的内容与反馈需求信息的文本相似度，能够精确地评估发布草稿内容与商家需求之间的一致性。文本相似度计算是一种有效的方法，用于确定发布草稿内容在多大程度上满足或偏离了商家的具体需求，使得反馈处理过程更加精确和数据驱动，有助于系统更准确地理解和响应商家的具体修改要求。根据文本相似度数据调节权重矩阵的节点，使得模型能够根据实际的反馈数据进行学习和调整。这种基于反馈的权重调整机制，使模型在未来的预测中能更准确地反映商家的偏好和需求，权重调节提高了模型的适应性和灵活性，使其能够更好地适应不断变化的市场需求和个别商家的特定要求。经过优化调节后，新生成的商家信息发布草稿预测模型将具有更高的准确性和可靠性。这意味着模型在未来生成的发布草稿将更加符合商家的实际需求，从而提升内容的相关性和吸引力。优化后的模型能够更有效地利用历史数据和实时反馈，持续提升其性能，这种持续学习和适应的能力是提升商家信息发布效果的关键。
优选地，所述设计所述个性化商家发布信息的自动化发布决策包括：
获取商家受众群体数据；
根据所述商家受众群体数据进行受众群体活跃度时段数据采集，以得到受众群体活跃度时段数据；
根据受众群体活跃度时段数据设计所述个性化商家发布信息的自动化发布决策。
本发明通过获取有关商家受众群体的数据，系统能够理解和分析目标市场的特征，这包括受众的喜好、行为模式、消费习惯等关键信息。了解受众群体是制定有效发布策略的关键，因为这有助于确保发布的内容是针对性的、相关的，并且能够引起目标受众的兴趣和响应。通过分析受众群体在不同时间段的活跃度，系统可以确定最佳的发布时机，活跃度数据反映了受众在特定时间段内的在线活动和参与度，这对于确定发布时机至关重要。了解受众的在线活跃时段可以显著提高发布内容的可见性和互动率，因为在受众最活跃的时间发布内容更有可能被看到和互动。根据受众群体活跃度时段数据，系统能够自动决定最佳的内容发布时间和方式。这种自动化的决策过程提高了发布效率。自动化发布决策减少了商家在发布过程中的工作负担，使他们能够将更多的精力集中在内容创作和其他业务活动上，而不是发布管理。
本说明书中提供一种商家信息自动化发布系统，用于执行如上述所述的商家信息自动化发布方法，该商家信息自动化发布系统包括：
平台商家发布信息采集模块，基于商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集，以得到平台商家发布信息；
商家信息发布草稿预测模型建立模块，用于对所述平台商家发布信息进行词频向量转换，得到发布信息词频向量；基于预设的Transformer模型以及所述发布信息词频向量建立商家信息发布草稿预测模型；
商家发布草稿信息设计模块，用于获取商家发布需求数据以及商家历史手动发布信息；基于所述商家发布需求数据以及所述商家历史手动发布信息建立商家发送信息偏好矩阵；将所述商家发送信息偏好矩阵传输至所述商家信息发布草稿预测模型进行个性化商家发布草稿信息预测，得到个性化商家发布草稿信息；将个性化商家发布草稿信息传输至终端执行发布草稿信息反馈事件；
商家发布信息设计模块，当未接收到所述发布草稿信息反馈事件的发布草稿反馈问题数据时，则将个性化商家发布草稿信息设定为个性化商家发布信息；或者，当接收到所述发布草稿信息反馈事件的发布草稿反馈问题数据时，则根据所述发布草稿反馈问题数据对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，得到优化调节后的个性化商家发布信息，并将优化调节后的个性化商家发布信息设定为个性化商家发布信息；
商家信息自动化发布模块，设计所述个性化商家发布信息的自动化发布决策；通过所述自动化发布决策对个性化商家发布信息执行商家信息自动化发布事件。
本说明书中提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中所述的方法。
本申请有益效果在于，本发明的商家信息自动化发布方法能够解决现有的商家信息发布方法存在的问题。首先，商家信息自动化发布过程通过获取商家历史手动发布的信息以及输入的发布需求信息生成不同商家对应的发布信息，自动进行内容编辑，节约了人力以及财力。其次，不同平台的发布格式和规范各不相同，根据用户输入不同商家的需求数据进行对应平台发布信息的适应性调整，减少了操作的复杂性。此外，充分有效的数据分析和个性化策略，使得商家能够精准定位目标用户群，提高营销效果。
附图说明
图1为本发明一种商家信息自动化发布方法的步骤流程示意图；
图2为本发明建立商家信息发布草稿预测模型流程示意图；
图3为本发明对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节流程示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
为实现上述目的，请参阅图1至图3，本发明提供一种商家信息自动化发布方法，所述商家信息自动化发布方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器，所述商家信息自动化发布方法包括以下步骤：
基于商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集，以得到平台商家发布信息；
对所述平台商家发布信息进行词频向量转换，得到发布信息词频向量；基于预设的Transformer模型以及所述发布信息词频向量建立商家信息发布草稿预测模型；
获取商家发布需求数据以及商家历史手动发布信息；基于所述商家发布需求数据以及所述商家历史手动发布信息建立商家发送信息偏好矩阵；将所述商家发送信息偏好矩阵传输至所述商家信息发布草稿预测模型进行个性化商家发布草稿信息预测，得到个性化商家发布草稿信息；将个性化商家发布草稿信息传输至终端执行发布草稿信息反馈事件；
当未接收到所述发布草稿信息反馈事件的发布草稿反馈问题数据时，则将个性化商家发布草稿信息设定为个性化商家发布信息；
或者，当接收到所述发布草稿信息反馈事件的发布草稿反馈问题数据时，则根据所述发布草稿反馈问题数据对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，得到优化调节后的个性化商家发布信息，并将优化调节后的个性化商家发布信息设定为个性化商家发布信息；
设计所述个性化商家发布信息的自动化发布决策；通过所述自动化发布决策对个性化商家发布信息执行商家信息自动化发布事件。
本发明基于商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集，通过自动化地收集平台上的商家发布信息，极大地节省了人力和时间成本，还确保了收集信息的全面性和一致性，提高了信息采集的质量和效率。通过分析和处理现有的发布信息，为预测模型提供了高质量的训练数据，利用Transformer模型进行发布草稿预测不仅提高了信息发布的准确性，还能通过学习现有数据自动优化内容生成过程，使得发布内容更加吸引目标客户。获取商家发布需求数据以及商家历史手动发布信息建立商家发送信息偏好矩阵，允许系统深入了解每个商家的具体需求和偏好，从而提供更为个性化的服务，通过建立偏好矩阵，系统能够更准确地预测和生成符合商家特定需求和风格的发布内容。通过结合商家历史发布信息和当前需求，能生成高度定制化的发布草稿，不仅提高了内容的相关性和吸引力，还有助于提升商家品牌的个性化表现。发布草稿信息反馈事件处理能够允许商家对生成的发布草稿内容进行反馈和调整，确保最终发布的内容完全符合其期望。这一反馈循环有助于持续优化发布内容，同时也提高了商家对系统的信任和满意度。个性化商家发布信息的自动化发布决策和执行能够最大限度地减少了人工干预，提高了发布效率，自动化发布还可以根据预设的最优时间和平台策略来执行，增加了信息发布的影响力和覆盖范围。
本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种商家信息自动化发布方法的步骤流程示意图，在本实施例中，所述商家信息自动化发布方法包括以下步骤：
步骤S1：基于商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集，以得到平台商家发布信息；
本发明实施例中，从特定的电子商务平台和社交媒体网站收集数据。这些平台可能包括A社交软件、B社交媒体等。根据公司的市场策略和目标受众设定采集参数，这些参数可能包括商品类型、价格区间、用户评价、商家类型、以及与产品相关的社交媒体帖子的特征等。使用预先设定的参数自动从选定的商家信息发布平台(B社交媒体)，抓取数据，包括了商家发布的商品描述、促销信息、客户互动和反馈等内容。收集到的数据经过清洗和预处理，以便去除无关信息和重复内容，确保采集到的数据是有质量和可用的，以得到平台商家发布信息。
步骤S2：对所述平台商家发布信息进行词频向量转换，得到发布信息词频向量；基于预设的Transformer模型以及所述发布信息词频向量建立商家信息发布草稿预测模型；
本发明实施例中，将平台商家发布信息进行自然语言处理，例如使用词袋模型(Bag of Words，BoW)或TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)方法将文本转换成词频向量。利用预设的Transformer模型来处理这些词频向量，Transformer模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，它能够处理序列数据，并在自然语言处理任务中表现出色，Transformer模型的关键部分是多头注意力机制，其公式可以表示为：M(Q，K，V)＝C(H1，...，HH)WO，其中H1＝A(QW1 Q，KW1 K，VW1 V)，并且， 这里Q，K，V分别代表查询(Query)，键(Key)，值(Value)矩阵，W1 Q，W1 K，W1 V和WO是模型学习的参数。使用转换后的词频向量作为输入，系统通过训练Transformer模型来预测可能的发布草稿内容。这个过程涉及到调整模型的参数以最大化预测准确性。模型训练涉及到使用大量已知的好的商家信息发布实例，来教会模型生成高质量的发布草稿。
步骤S3：获取商家发布需求数据以及商家历史手动发布信息；基于所述商家发布需求数据以及所述商家历史手动发布信息建立商家发送信息偏好矩阵；将所述商家发送信息偏好矩阵传输至所述商家信息发布草稿预测模型进行个性化商家发布草稿信息预测，得到个性化商家发布草稿信息；将个性化商家发布草稿信息传输至终端执行发布草稿信息反馈事件；
本发明实施例中，从电子商务公司的数据库中收集商家的发布需求数据，这可能包括特定促销活动的信息、目标客户群体、预期发布时间等。同时，系统还分析商家过去手动发布的信息，以理解其内容风格、频率和受欢迎程度。根据收集的数据，系统利用机器学习算法(如主成分分析PCA或聚类算法)来构建一个偏好矩阵。假设我们有N个不同的发布需求特征，每个特征i对应一个权重wi，商家j对于每个特征的偏好可以表示为pij。那么，商家j的偏好矩阵Pj可以表示为：Pj＝[p1j，p2j，…，pij]，将偏好矩阵传输至步骤S2中建立的Transformer模型结合，以生成个性化的发布草稿。这个过程涉及到将偏好矩阵作为模型的一个输入，调整模型以优化对特定商家偏好的响应。生成的发布草稿被发送到商家的终端(如电脑或智能手机应用)，商家可以查看发布草稿并提供反馈。系统将收集到的反馈用于进一步优化模型，确保未来的发布草稿更加符合商家的需求。
步骤S41：当未接收到所述发布草稿信息反馈事件的发布草稿反馈问题数据时，则将个性化商家发布草稿信息设定为个性化商家发布信息；
本发明实施例中，为每个发送的发布草稿信息设置一个等待反馈的时间阈值。例如，假设时间阈值设定为t小时。这意味着，一旦发布草稿被发送到终端，系统将等待t小时的时间来接收可能的反馈。在等待时间t小时内，系统持续检测是否有来自管理员或商家的发布草稿反馈。如果在t小时内未收到任何反馈，系统将自动认定商家对当前发布草稿没有反馈。若未收到反馈，系统将该发布草稿信息自动设置为最终的发布信息。这意味着系统认为该发布草稿已经满足发布标准，不需要进一步的修改或优化。发布草稿转换为最终发布信息后，系统将准备相应的发布流程。这包括内容排版、设置发布时间(根据最佳发布时段确定)、选择发布平台等。系统会在内部日志中记录这一转换事件，包括发布草稿的内容、转换时间、预定的发布时间和平台等信息。这有助于未来的分析和优化。
步骤S42：当接收到所述发布草稿信息反馈事件的发布草稿反馈问题数据时，则根据所述发布草稿反馈问题数据对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，得到优化调节后的个性化商家发布信息，并将优化调节后的个性化商家发布信息设定为个性化商家发布信息；
本发明实施例中，当商家通过终端(如电脑或智能手机应用)提供对发布草稿的反馈时，系统首先接收并解析这些反馈数据。这些数据可能包括对内容、风格、时机等方面的具体评论或修改建议。
利用自然语言处理技术分析反馈内容，识别出发布草稿中需要改进的具体问题点。例如，使用文本分析算法标记出需要改动的具体文本部分。收集的反馈，系统执行发布草稿的优化调节。例如，如果反馈指出某个信息部分不够准确或吸引人，系统会调整该部分的内容。优化过程可以表示为一个参数调节函数，其中x是发布草稿内容的特征向量，Δx是根据反馈调整的量，优化后的特征向量x’：x’＝x+Δx，系统还会根据收到的反馈更新发布草稿预测模型，以便未来能生成更符合商家需求的发布草稿，可能涉及到修改模型的权重参数W'：其中，W为原始权重参数，η是学习率，/>是损失函数L关于权重W的梯度，y是目标输出。经过优化调节后，系统将更新的发布草稿内容设置为最终的发布信息，并准备相应的发布流程。
步骤S5：设计所述个性化商家发布信息的自动化发布决策；通过所述自动化发布决策对个性化商家发布信息执行商家信息自动化发布事件。
本发明实施例中，收集并分析相关的商家数据和受众数据，以了解最佳的发布时间、频率、内容类型等。这可能包括受众的在线活跃时间、喜好的内容类型、以往内容的互动数据等。根据分析结果，系统设计一套自动化发布决策。这包括确定发布的最佳时间、选择合适的发布平台(如社交媒体、公司网站、电子邮件营销等)以及内容的格式和风格。例如，决策可能包括在周末早上在A社交软件和B社交媒体发布，而在工作日下午通过电子邮件发布。根据设计好的发布决策自动执行发布，包括将内容排版、格式化以适应不同平台的要求，以及在预定时间自动发布。发布后，系统继续监测各个发布的效果，包括用户的互动和反馈。基于这些数据，系统可以进一步调整和优化发布策略，以提高未来发布的效果。每次发布的相关数据都被记录和分析，以便于更好地理解受众反应和优化未来的发布策略。
优选地，所述基于商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集包括：
获取平台商家发布信息采集参数；
通过所述平台商家发布信息采集参数对商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集，以得到平台商家发布信息。
本发明通过精确定义采集参数，确保了信息采集的目标性和高效性。明确的采集参数有助于系统更加精准地识别和提取对商家发布策略最有价值的信息，从而提高整个系统的数据质量和相关性。利用设定的采集参数，系统能够自动化地执行数据收集任务，这不仅提高了信息采集的效率，还减少了人为错误的可能性。自动化采集过程同时也意味着可以持续更新数据，确保发布内容的时效性和相关性。通过采集平台商家发布信息，系统不仅能生成更加精准和吸引人的内容，还能帮助商家更好地理解其目标市场和客户群体。
本发明实施例中，首先定义采集参数，这些参数指定了从商家信息发布平台收集数据时要考虑的商家发布信息的参数字段。例如，这些参数可能包括发布时间、发布内容类型(如促销、新产品发布、客户反馈等)、商家类别(如电子产品、服装、家居用品等)、以及其他相关因素如目标受众、地区等。这些参数的确定基于公司的市场策略和历史数据分析，旨在捕获对公司最有价值的信息。一旦采集参数被设定，公司的自动化系统开始从商家信息发布平台(如A社交软件，B社交媒体)中按照这些参数收集数据。这一过程涉及使用自动化脚本或API调用，以系统性地搜集符合设定参数的数据。例如，系统可能会搜集过去一周内，所有电子产品类别商家在A社交软件和B社交媒体上的所有促销活动相关的帖子。收集到的数据随后被标准化和清洗，以确保数据的一致性和可用性，以得到平台商家发布信息。
优选地，所述基于预设的Transformer模型以及所述发布信息词频向量建立商家信息发布草稿预测模型包括：
基于预设的Transformer模型将所述发布信息词频向量进行初始模型嵌入向量转换，得到初始模型嵌入向量，并对所述初始模型嵌入向量进行位置编码赋能，以得到模型嵌入向量；
根据所述模型嵌入向量进行多头注意力计算，得到多头注意力参数；
根据所述多头注意力参数进行前馈网络参数计算，得到前馈网络参数；
根据所述多头注意力参数以及所述前馈网络参数建立商家信息发布草稿预测模型。
本发明初始模型嵌入向量转换是将发布信息的词频向量转化为模型可以处理的形式，这样的转换使得原始数据更加适合于深度学习模型的处理。此外，位置编码的加入为模型提供了词汇在句子中的相对或绝对位置信息，这对于处理自然语言尤其重要，因为词汇的含义和重要性往往与其在文本中的位置紧密相关，能够增强模型处理文本数据的能力，使模型不仅理解每个词的含义，还理解不同词之间的关系和上下文信息。多头注意力机制允许模型同时从不同的角度理解数据，这种机制使模型能够捕捉到文本数据中的多种复杂模式和依赖关系，每个“头”在处理信息时关注数据的不同部分，这样的并行处理方式大大提高了模型捕捉信息的能力。通过多头注意力计算，模型能够更全面和精准地分析和理解商家发布的信息，这对于生成高质量的预测发布草稿至关重要。前馈网络进一步处理多头注意力机制的输出，为模型添加了额外的处理层次。这种结构使模型能够更深入地分析数据，提取出更复杂的特征，从而提高预测的准确性和质量。前馈网络的使用增加了模型的表达能力，使其能够更好地适应和学习复杂的数据模式。结合多头注意力和前馈网络参数，构建的发布草稿预测模型不仅具有高度的灵活性和适应性，而且能够生成高度个性化和针对性强的发布草稿。这种高级别的个性化服务对于提升商家内容的吸引力和有效性至关重要。该模型能够从大量历史数据中学习和提炼出有效的发布策略，为商家提供基于数据驱动的智能内容创作支持，从而提高发布内容的质量和营销效果。
作为本发明的一个实例，参考图2所示，为本发明建立商家信息发布草稿预测模型流程示意图，在本实施例中所述建立商家信息发布草稿预测模型包括：
步骤S201：基于预设的Transformer模型将所述发布信息词频向量进行初始模型嵌入向量转换，得到初始模型嵌入向量，并对所述初始模型嵌入向量进行位置编码赋能，以得到模型嵌入向量；
本发明实施例中，从收集的商家发布信息已经转换为词频向量。这个向量被输入到预设的Transformer模型。在这个例子中，设词频向量为v。初始模型嵌入向量转换是通过乘以一个嵌入矩阵E来实现的，得到初始嵌入向量e：e＝vE。由于Transformer模型不自然处理序列数据的顺序信息，需要对嵌入向量进行位置编码。位置编码通过加入与单词位置相关的向量来实现，使模型能够利用序列的顺序信息。位置编码可以通过以下正铉以及余铉位置编码公式计算：PE(pos，2i)＝sin(100002i/d)以及PE(pos，2i+1)＝cos(100002i/d)，其中，PE是位置编码矩阵，pos是词频向量的位置信息，i是维度索引，d是模型的维度。完成位置编码后，加上位置向量的嵌入向量epos成为：epos＝e+PE
步骤S202：根据所述模型嵌入向量进行多头注意力计算，得到多头注意力参数；
本发明实施例中，在Transformer模型中，预先对模型设计了多头注意力机制，这意味着模型可以同时从不同的角度和层次分析输入的嵌入向量。每个“头”都有自己的权重矩阵，用于生成查询(Q)、键(K)和值(V)。对于每个头，模型计算其对应的注意力输出。具体来说，模型会计算每个头的查询、键和值，然后执行缩放点积操作来确定输入中各部分的重要性。每个头的输出是基于输入文本中不同位置的相关性计算得到的。这允许模型捕捉更复杂的模式，如长距离依赖关系。一旦所有头的注意力输出被计算出来，得到多头注意力参数，这些输出会被合并成一个统一的输出。这个合并的输出捕获了输入文本的全面信息，为下一步预测工作提供了基础。
步骤S203：根据所述多头注意力参数进行前馈网络参数计算，得到前馈网络参数；
本发明实施例中，经过多头注意力机制的处理，Transformer模型为每个输入词汇生成了一个富含上下文信息的表示。这个表示包含了考虑了输入序列各部分相互关系的复合信息。
模型接下来使用一个前馈网络(Feed-Forward Network，FFN)来进一步处理多头注意力机制的输出。前馈网络通常由两层线性变换组成，中间有一个非线性激活函数，如ReLU。具体来说，如果多头注意力的输出是A，前馈网络的操作可以描述为：FFN(A)＝max(0，AW1，+b1)W2+b2，其中，W1，W2是权重矩阵，b1，b2是偏置项，max(0，x)是ReLU激活函数。在模型训练过程中，前馈网络的参数会根据训练数据不断调整。这个过程涉及到使用诸如反向传播和梯度下降等标准的深度学习训练技术。一旦前馈网络被训练好，它会应用于多头注意力的输出。这一步骤提高了模型处理文本数据的能力，使得输出不仅包含了丰富的上下文信息，也加入了更深层次的文本理解。
步骤S204：根据所述多头注意力参数以及所述前馈网络参数建立商家信息发布草稿预测模型。
本发明实施例中，根据将多头注意力机制的输出和前馈网络结合起来，形成一个编码器。根据该编码器建立商家信息发布草稿预测模型，该模型的目的是根据输入的商家发布信息，预测出高质量的发布草稿内容，使得商家信息发布草稿预测模型能够先通过多头注意力机制理解和加工文本数据中的上下文关系，然后通过前馈网络进一步提炼和加强这些信息，且通过平台商家发布信息不断训练该商家信息发布草稿预测模型，在训练过程中，模型的多头注意力和前馈网络参数会根据训练数据进行调整。这个调整过程旨在最小化预测误差，例如，通过减少实际发布内容与预测发布草稿之间的差异。模型的优化使用了标准的深度学习技术，如反向传播算法和梯度下降法。从而得到最终的商家信息发布草稿预测模型。
优选地，所述根据所述模型嵌入向量进行多头注意力计算包括：
通过预设的权重矩阵对所述模型嵌入向量进行线性映射，得到线性映射向量；
对所述线性映射向量进行多头划分，得到多头线性映射向量；
对所述多头线性映射向量进行缩放点积注意力计算，得到多头注意力参数。
本发明通过预设的权重矩阵对嵌入向量进行线性映射，实际上是对输入数据进行一种转换，使其更适合后续的处理。这种转换有助于提升模型处理不同类型和结构数据的能力，尤其是在处理具有复杂结构的商家信息时。线性映射的使用是为了将高维数据转换为模型可以有效处理的形式，同时保留输入数据的关键特征，这对于后续的注意力机制计算至关重要。将线性映射后的向量划分为多个“头”，这种划分使得模型能够同时关注输入数据的不同方面或特征。每个“头”关注数据的不同部分，从而使模型能够捕获更丰富和多元化的信息。多头划分增强了模型处理复杂数据的能力，尤其是在涉及各种类型商家和商品信息时，能够更加有效地捕捉和理解这些信息的多样性和复杂性。在多头注意力机制中，缩放点积注意力的计算是核心部分。这种计算方式允许模型在处理每个头的信息时，计算和评估不同词汇之间的相互关系和重要性，从而确定应该“关注”的信息。缩放点积注意力计算的应用，使得模型在生成预测发布草稿时，能够更加精确地识别和利用对当前商家信息发布最重要的元素，从而生成更相关和吸引人的内容。
本发明实施例中，通过预设的权重矩阵对模型嵌入向量进行线性映射。具体来说，这意味着每个嵌入向量e会被映射为一个新的向量e′。这个映射可以用一个线性变换表示，例如：e′＝eW，其中W是预设的权重矩阵。线性映射后的向量接下来被分为多个“头”。在这个例子中，如果团队决定使用n个头，那么每个头会处理向量的一个不同部分。这可以通过将映射后的向量e′均匀切分成n个较小的向量来实现。这些较小的向量分别用于计算每个头的查询(Q)、键(K)和值(V)。对于每个头，系统执行缩放点积注意力计算。这涉及到计算查询、键和值之间的关系，并根据这些关系确定输入文本的哪些部分是最重要的。具体来说，缩放点积注意力可以用公式表示为：这里Q，K，V分别代表查询(Query)，键(Key)，值(Value)矩阵，dk是键向量的维度。缩放因子/>用于控制点积的大小，避免梯度消失问题，T表示为矩阵转制操作，通过计算每个头的向量参数的缩放点积注意力以此得到多头注意力参数。
优选地，所述则根据所述发布草稿反馈问题数据对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，其中所述发布草稿反馈问题数据包括反馈问题信息以及反馈需求信息，包括：
根据所述反馈问题信息标记所述个性化商家发布草稿信息中的问题信息节点；
基于所述问题信息节点以及所述反馈需求信息对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，以得到优化调节后的个性化商家发布草稿信息。
本发明涉及到对反馈问题信息的识别和理解，进而在发布草稿中标记出潜在的问题信息节点。这种精确的问题定位对于优化发布草稿至关重要，因为它直接指出了发布草稿中需要改进或修正的部分。通过标记问题节点，系统能够更加明确地聚焦于发布草稿中的关键改进区域。这不仅提高了优化过程的效率，还确保了修改工作的针对性和准确性。结合问题信息节点和具体的反馈需求信息，系统可以对发布草稿进行更有针对性的调整。这种优化不仅基于已识别的问题，还考虑了商家的具体需求和偏好，使得最终产出的内容更加符合商家的实际要求。优化调节过程使得发布草稿更加精炼和有效，提升了内容的质量和吸引力。特别是在涉及复杂的营销策略或特定目标群体时，这种定制化的调整对于确保信息准确传达至关重要。
本发明实施例中，假设发布了一个发布草稿内容，关于即将到来的产品促销活动。商家通过公司的内容管理系统提供反馈，指出发布草稿中的某些描述可能不够吸引人，或者与目标市场的需求不完全吻合。这些反馈被系统自动收集，并标记为“反馈问题信息”以及“反馈需求信息”，这些信息可能包括对特定文本段落的评论、改进建议的反馈，反馈问题信息为指出的对应内容的问题，反馈需求信息为指出的对应内容的需求解决信息。利用自然语言处理技术分析这些反馈，并在发布草稿中标记出相关的问题信息节点，例如，如果反馈指出某一段描述不够引人注目，该段落将被标记为需要修改的节点。系统会根据反馈的具体内容，对标记的问题节点进行修改和优化。例如，如果反馈建议增加更具吸引力的语言或详细描述产品的特定优势，系统将相应地调整发布草稿内容。这个优化过程可能涉及到更改词汇选择、调整信息结构或甚至重写部分内容，以确保最终内容更符合商家的需求和市场的期望。经过优化调节后，生成一个新的发布草稿版本。这个版本反映了收到的反馈，并且在内容和表达上做了相应的调整。优化后的发布草稿再次提供给商家进行审查和反馈。这个迭代过程有助于进一步细化内容，确保最终发布的信息既符合商家的期望，也能有效地吸引和影响目标受众。
优选地，所述基于所述问题信息节点以及所述反馈需求信息对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节包括：
根据所述问题信息节点对所述商家信息发布草稿预测模型中的模型嵌入向量的位置编码进行目标位置编码提取处理，得到目标位置编码；
根据所述目标位置编码以及所述反馈需求信息对所述商家信息发布草稿预测模型进行模型优化调节，生成优化商家信息发布草稿预测模型；
根据优化商家信息发布草稿预测模型对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，以得到优化调节后的个性化商家发布草稿信息。
本发明对反馈问题信息进行深入分析，准确地识别和标记出发布草稿中的问题信息节点，这种精确的定位使得问题区域变得明显，从而为优化提供了清晰的目标，确保优化工作集中于最需要改进的部分。准确的问题标记还有助于理解反馈背后的具体原因，无论是语言风格、信息准确性还是内容相关性等，从而使优化更加有针对性。优化调节不仅针对已识别的问题，还综合考虑了商家的具体需求和偏好，这意味着调整不仅仅是修正错误，而是在确保内容质量和准确性的同时，也符合商家的风格和市场定位。通过结合问题信息节点和反馈需求信息，进行的优化调节使得最终的发布草稿不仅避免了原有问题，还增强了其针对特定受众的吸引力和有效性。经过优化调节的发布草稿更加精炼和有效，显著提升了内容的质量和吸引力。这对于提升商家在竞争激烈的市场中的可见性和吸引潜在客户至关重要。对于涉及复杂营销策略或特定目标群体的内容，这种定制化的优化调整确保了信息的准确传达，提高了营销内容的成功率和影响力。
作为本发明的一个实例，参考图3所示，为本发明对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节流程示意图，在本实施例中所述对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节包括：
步骤S301：根据所述问题信息节点对所述商家信息发布草稿预测模型中的模型嵌入向量的位置编码进行目标位置编码提取处理，得到目标位置编码；
本发明实施例中，假设在商家发布的发布草稿预览中，商家指出了特定段落的描述不够吸引人或与其品牌风格不符，这些反馈指向的文本段落被识别为问题信息节点。例如，一个段落可能因为使用了过于普通的描述而被标记。系统中的Transformer模型已经为发布草稿中的每个词生成了模型嵌入向量，其中包括位置编码，这些编码反映了每个词在发布草稿中的位置和上下文信息。将根据商家反馈识别的问题信息节点定位到对应词的模型嵌入向量，特别是这些词的位置编码部分。例如反馈针对第三段的第二句，系统将定位到这句话中每个词的位置编码。一旦定位到问题信息节点对应的模型嵌入向量，将提取这些向量中的位置编码部分，这些位置编码是优化过程的关键，因为它们提供了关于问题节点在整个文本中位置的具体信息。提取出的目标位置编码将用于接下来的模型优化步骤。这些编码将帮助模型理解在发布草稿的哪个部分需要进行调整，以及这些调整如何与整个文本的其它部分相协调。
步骤S302：根据所述目标位置编码以及所述反馈需求信息对所述商家信息发布草稿预测模型进行模型优化调节，生成优化商家信息发布草稿预测模型；
本发明实施例中，如果反馈指出发布草稿中的某个产品描述不够具体或吸引人，系统将这些具体点作为优化的关键目标。已经从之前的步骤中提取了优化的关键目标对目标位置编码，这些编码标识了发布草稿中需要优化的具体部分，将这些编码与反馈需求结合起来，以确定需要如何调整模型以更好地满足这些需求。基于反馈需求和目标位置编码，对发布草稿预测模型进行优化调节。这可能包括调整模型的权重、激活函数或其他相关参数，以便模型在处理类似文本时能够产生更符合反馈的输出。优化调节后的模型将在新的数据集上进行训练和验证，以确保所做的调整确实改进了模型的输出质量。在训练过程中，会监控模型性能指标，如准确率和损失函数，以评估优化的效果，生成优化商家信息发布草稿预测模型。一旦模型经过调整并验证有效，它将被用作新的发布草稿预测工具，所有未来的发布草稿都将通过这个优化后的模型来生成，从而提高整体内容质量和相关性。
步骤S303：根据优化商家信息发布草稿预测模型对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，以得到优化调节后的个性化商家发布草稿信息。
本发明实施例中，经过反馈驱动的优化后，发布草稿预测模型现在更加精准地符合商家的具体需求和风格，将这个优化后的模型应用于新的或现有的发布草稿内容。例如之前的模型输出对某个产品的描述过于普通，优化后的模型将尝试生成更有创意和吸引力的描述。利用优化后的模型，系统重新处理发布草稿，生成新的、改进的内容，这个过程涵盖了之前识别的问题点，确保发布草稿在风格、信息准确性和吸引力等方面得到提升。新生成的发布草稿将被再次传输至终端给管理员或商家再次进行反馈评估，以确保它们符合预定的质量标准和商家的具体要求。评估可能包括内容的准确性、语言的吸引力以及品牌一致性等方面。如果优化后的发布草稿仍有进一步改进的空间，系统将继续调整和微调。这个过程可能涉及再次收集管理员或商家反馈或对模型进行额外的微调。一旦优化发布草稿满足了所有要求，这个最终发布草稿将更贴近商家的目标市场，更有可能吸引目标顾客。
优选地，所述根据所述目标位置编码以及所述反馈需求信息对所述商家信息发布草稿预测模型进行模型优化调节包括：
利用文本相似度比对算法对所述问题信息节点对应的个性化商家发布草稿信息的信息内容以及所述反馈需求信息的信息内容进行文本相似度计算，得到文本相似度数据；
根据所述文本相似度数据对所述目标位置编码中对应的权重矩阵的矩阵节点进行权重调节，得到调节权重矩阵；
利用所述调节权重矩阵对所述商家信息发布草稿预测模型进行模型优化调节，生成优化商家信息发布草稿预测模型。
本发明通过比较问题信息节点对应的内容与反馈需求信息的文本相似度，能够精确地评估发布草稿内容与商家需求之间的一致性。文本相似度计算是一种有效的方法，用于确定发布草稿内容在多大程度上满足或偏离了商家的具体需求，使得反馈处理过程更加精确和数据驱动，有助于系统更准确地理解和响应商家的具体修改要求。根据文本相似度数据调节权重矩阵的节点，使得模型能够根据实际的反馈数据进行学习和调整。这种基于反馈的权重调整机制，使模型在未来的预测中能更准确地反映商家的偏好和需求，权重调节提高了模型的适应性和灵活性，使其能够更好地适应不断变化的市场需求和个别商家的特定要求。经过优化调节后，新生成的商家信息发布草稿预测模型将具有更高的准确性和可靠性。这意味着模型在未来生成的发布草稿将更加符合商家的实际需求，从而提升内容的相关性和吸引力。优化后的模型能够更有效地利用历史数据和实时反馈，持续提升其性能，这种持续学习和适应的能力是提升商家信息发布效果的关键。
本发明实施例中，假设商家对发布草稿中特定产品描述的准确性和吸引力提出了反馈，首先利用文本相似度比对算法(如余弦相似度)来计算问题信息节点(即发布草稿中的特定产品描述)和反馈需求信息(商家提供的理想描述)之间的相似度，这一计算帮助系统理解发布草稿当前状态与商家期望之间的差距。文本相似度计算结果，为系统提供了一个量化的指标，表明当前发布草稿与商家期望之间的一致性程度，根据这一指标判断发布草稿的哪些方面需要调整。利用计算的文本相似度数据来确定发布草稿中哪些部分与商家的反馈最不一致。例如，如果一个产品描述的相似度得分低，这表明它需要显著的改进以符合商家的期望。随后定位到发布草稿预测模型中与这些低相似度得分部分相对应的权重矩阵节点。这些节点直接影响了模型在生成类似文本时的表现。根据文本相似度结果，系统调整这些权重矩阵节点。如果某部分的相似度得分低，系统可能增加与该部分相关的正面特征的权重，或减少负面特征的权重。经过这些调整后，系统产生了一个调节后的权重矩阵，调节后的权重矩阵将被用于发布草稿预测模型，帮助模型在处理类似的文本时产生更符合商家期望的输出。从而生成一个优化后的商家信息发布草稿预测模型。这个新模型将更有可能生成符合商家期望的发布草稿内容。优化后的模型将在一组验证数据上进行测试，以确保所做的调整确实提高了发布草稿内容的质量。基于这些测试结果，可能会进行进一步的微调。
优选地，所述设计所述个性化商家发布信息的自动化发布决策包括：
获取商家受众群体数据；
根据所述商家受众群体数据进行受众群体活跃度时段数据采集，以得到受众群体活跃度时段数据；
根据受众群体活跃度时段数据设计所述个性化商家发布信息的自动化发布决策。
本发明通过获取有关商家受众群体的数据，系统能够理解和分析目标市场的特征，这包括受众的喜好、行为模式、消费习惯等关键信息。了解受众群体是制定有效发布策略的关键，因为这有助于确保发布的内容是针对性的、相关的，并且能够引起目标受众的兴趣和响应。通过分析受众群体在不同时间段的活跃度，系统可以确定最佳的发布时机，活跃度数据反映了受众在特定时间段内的在线活动和参与度，这对于确定发布时机至关重要。了解受众的在线活跃时段可以显著提高发布内容的可见性和互动率，因为在受众最活跃的时间发布内容更有可能被看到和互动。根据受众群体活跃度时段数据，系统能够自动决定最佳的内容发布时间和方式。这种自动化的决策过程提高了发布效率。自动化发布决策减少了商家在发布过程中的工作负担，使他们能够将更多的精力集中在内容创作和其他业务活动上，而不是发布管理。
本发明实施例中，从商家的各种数据源(如网站流量分析工具、社交媒体平台、客户关系管理系统等)收集关于受众群体的数据。这些数据可能包括受众的年龄、性别、地理位置、购买习惯、在线活动时段等信息。对收集到的数据进行分析，以确定受众群体在不同时间段的在线活跃度，例如分析社交媒体上的互动数据(如点赞、评论、分享)来识别哪些时间段受众最活跃。基于受众群体活跃度时段数据，系统设计自动化发布决策。这包括决定何时发布内容以最大化触达和互动，选择在哪些平台发布以及如何调整内容风格以适应不同平台的受众特性，例如数据显示受众在周末早晨和工作日晚上最活跃，系统可能会安排在这些时间发布重要的营销信息。同时，根据不同平台的受众特性，系统可能会调整内容的语调和格式。一旦自动化发布决策被设定，系统将按照这些决策自动安排和执行内容发布，包括将内容定时发布到选定的平台，并确保内容格式符合各平台的要求。发布后，继续监测内容的表现，如观看率、点击率、互动量等。这些数据将用于未来调整和优化发布策略，以确保持续提高发布效果。
本说明书中提供一种商家信息自动化发布系统，用于执行如上述所述的商家信息自动化发布方法，该商家信息自动化发布系统包括：
平台商家发布信息采集模块，基于商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集，以得到平台商家发布信息；
商家信息发布草稿预测模型建立模块，用于对所述平台商家发布信息进行词频向量转换，得到发布信息词频向量；基于预设的Transformer模型以及所述发布信息词频向量建立商家信息发布草稿预测模型；
商家发布草稿信息设计模块，用于获取商家发布需求数据以及商家历史手动发布信息；基于所述商家发布需求数据以及所述商家历史手动发布信息建立商家发送信息偏好矩阵；将所述商家发送信息偏好矩阵传输至所述商家信息发布草稿预测模型进行个性化商家发布草稿信息预测，得到个性化商家发布草稿信息；将个性化商家发布草稿信息传输至终端执行发布草稿信息反馈事件；
商家发布信息设计模块，当未接收到所述发布草稿信息反馈事件的发布草稿反馈问题数据时，则将个性化商家发布草稿信息设定为个性化商家发布信息；或者，当接收到所述发布草稿信息反馈事件的发布草稿反馈问题数据时，则根据所述发布草稿反馈问题数据对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，得到优化调节后的个性化商家发布信息，并将优化调节后的个性化商家发布信息设定为个性化商家发布信息；
商家信息自动化发布模块，设计所述个性化商家发布信息的自动化发布决策；通过所述自动化发布决策对个性化商家发布信息执行商家信息自动化发布事件。
本说明书中提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中所述的方法。
本申请有益效果在于，本发明的商家信息自动化发布方法能够解决现有的商家信息发布方法存在的问题。首先，商家信息自动化发布过程通过获取商家历史手动发布的信息以及输入的发布需求信息生成不同商家对应的发布信息，自动进行内容编辑，节约了人力以及财力。其次，不同平台的发布格式和规范各不相同，根据用户输入不同商家的需求数据进行对应平台发布信息的适应性调整，减少了操作的复杂性。此外，充分有效的数据分析和个性化策略，使得商家能够精准定位目标用户群，提高营销效果。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (5)
1.一种商家信息自动化发布方法，其特征在于，包括：
基于商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集，以得到平台商家发布信息；
对所述平台商家发布信息进行词频向量转换，得到发布信息词频向量；基于预设的Transformer模型以及所述发布信息词频向量建立商家信息发布草稿预测模型；
其中，所述基于预设的Transformer模型以及所述发布信息词频向量建立商家信息发布草稿预测模型包括：基于预设的Transformer模型将所述发布信息词频向量进行初始模型嵌入向量转换，得到初始模型嵌入向量，并对所述初始模型嵌入向量进行位置编码赋能，以得到模型嵌入向量；通过预设的权重矩阵对所述模型嵌入向量进行线性映射，得到线性映射向量；对所述线性映射向量进行多头划分，得到多头线性映射向量；对所述多头线性映射向量进行缩放点积注意力计算，得到多头注意力参数；根据所述多头注意力参数进行前馈网络参数计算，得到前馈网络参数；根据所述多头注意力参数以及所述前馈网络参数建立商家信息发布草稿预测模型；
获取商家发布需求数据以及商家历史手动发布信息；基于所述商家发布需求数据以及所述商家历史手动发布信息建立商家发送信息偏好矩阵；将所述商家发送信息偏好矩阵传输至所述商家信息发布草稿预测模型进行个性化商家发布草稿信息预测，得到个性化商家发布草稿信息；将个性化商家发布草稿信息传输至终端执行发布草稿信息反馈事件；
当未接收到所述发布草稿信息反馈事件的发布草稿反馈问题数据时，则将个性化商家发布草稿信息设定为个性化商家发布信息；
或者，当接收到所述发布草稿信息反馈事件的发布草稿反馈问题数据时，则根据所述发布草稿反馈问题数据对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，得到优化调节后的个性化商家发布信息，并将优化调节后的个性化商家发布信息设定为个性化商家发布信息；
其中，所述发布草稿反馈问题数据包括反馈问题信息以及反馈需求信息，所述根据所述发布草稿反馈问题数据对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节包括：根据所述反馈问题信息标记所述个性化商家发布草稿信息中的问题信息节点；根据所述问题信息节点对所述商家信息发布草稿预测模型中的模型嵌入向量的位置编码进行目标位置编码提取处理，得到目标位置编码；利用文本相似度比对算法对所述问题信息节点对应的个性化商家发布草稿信息的信息内容以及所述反馈需求信息的信息内容进行文本相似度计算，得到文本相似度数据；根据所述文本相似度数据对所述目标位置编码中对应的权重矩阵的矩阵节点进行权重调节，得到调节权重矩阵；利用所述调节权重矩阵对所述商家信息发布草稿预测模型进行模型优化调节，生成优化商家信息发布草稿预测模型；根据优化商家信息发布草稿预测模型对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，以得到优化调节后的个性化商家发布草稿信息；
设计所述个性化商家发布信息的自动化发布决策；通过所述自动化发布决策对个性化商家发布信息执行商家信息自动化发布事件。
2.根据权利要求1所述的商家信息自动化发布方法，其特征在于，所述基于商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集包括：
获取平台商家发布信息采集参数；
通过所述平台商家发布信息采集参数对商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集，以得到平台商家发布信息。
3.根据权利要求1所述的商家信息自动化发布方法，其特征在于，所述设计所述个性化商家发布信息的自动化发布决策包括：
获取商家受众群体数据；
根据所述商家受众群体数据进行受众群体活跃度时段数据采集，以得到受众群体活跃度时段数据；
根据受众群体活跃度时段数据设计所述个性化商家发布信息的自动化发布决策。
4.一种商家信息自动化发布系统，其特征在于，用于执行如权利要求1-3所述的商家信息自动化发布方法，该商家信息自动化发布系统包括：
平台商家发布信息采集模块，基于商家信息发布平台进行平台商家发布信息采集，以得到平台商家发布信息；
商家信息发布草稿预测模型建立模块，用于对所述平台商家发布信息进行词频向量转换，得到发布信息词频向量；基于预设的Transformer模型以及所述发布信息词频向量建立商家信息发布草稿预测模型；其中，所述基于预设的Transformer模型以及所述发布信息词频向量建立商家信息发布草稿预测模型包括：基于预设的Transformer模型将所述发布信息词频向量进行初始模型嵌入向量转换，得到初始模型嵌入向量，并对所述初始模型嵌入向量进行位置编码赋能，以得到模型嵌入向量；通过预设的权重矩阵对所述模型嵌入向量进行线性映射，得到线性映射向量；对所述线性映射向量进行多头划分，得到多头线性映射向量；对所述多头线性映射向量进行缩放点积注意力计算，得到多头注意力参数；根据所述多头注意力参数进行前馈网络参数计算，得到前馈网络参数；根据所述多头注意力参数以及所述前馈网络参数建立商家信息发布草稿预测模型；
商家发布草稿信息设计模块，用于获取商家发布需求数据以及商家历史手动发布信息；基于所述商家发布需求数据以及所述商家历史手动发布信息建立商家发送信息偏好矩阵；将所述商家发送信息偏好矩阵传输至所述商家信息发布草稿预测模型进行个性化商家发布草稿信息预测，得到个性化商家发布草稿信息；将个性化商家发布草稿信息传输至终端执行发布草稿信息反馈事件；
商家发布信息设计模块，当未接收到所述发布草稿信息反馈事件的发布草稿反馈问题数据时，则将个性化商家发布草稿信息设定为个性化商家发布信息；或者，当接收到所述发布草稿信息反馈事件的发布草稿反馈问题数据时，则根据所述发布草稿反馈问题数据对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，得到优化调节后的个性化商家发布信息，并将优化调节后的个性化商家发布信息设定为个性化商家发布信息；其中，所述发布草稿反馈问题数据包括反馈问题信息以及反馈需求信息，所述根据所述发布草稿反馈问题数据对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节包括：根据所述反馈问题信息标记所述个性化商家发布草稿信息中的问题信息节点；根据所述问题信息节点对所述商家信息发布草稿预测模型中的模型嵌入向量的位置编码进行目标位置编码提取处理，得到目标位置编码；利用文本相似度比对算法对所述问题信息节点对应的个性化商家发布草稿信息的信息内容以及所述反馈需求信息的信息内容进行文本相似度计算，得到文本相似度数据；根据所述文本相似度数据对所述目标位置编码中对应的权重矩阵的矩阵节点进行权重调节，得到调节权重矩阵；利用所述调节权重矩阵对所述商家信息发布草稿预测模型进行模型优化调节，生成优化商家信息发布草稿预测模型；根据优化商家信息发布草稿预测模型对所述个性化商家发布草稿信息进行优化调节，以得到优化调节后的个性化商家发布草稿信息；
商家信息自动化发布模块，设计所述个性化商家发布信息的自动化发布决策；通过所述自动化发布决策对个性化商家发布信息执行商家信息自动化发布事件。
5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至3任一项中所述的方法。
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