自适应多模态风格融合的高流量运营内容量产方法与流程

本发明属于人工智能，尤其涉及一种自适应多模态风格融合的高流量运营内容量产方法。

背景技术：

1、随着互联网技术的发展，电商运营的形式也是不断创新，电商运营内容的重要性日益凸显。然而，如何及时抓住社会热点并结合产品及品牌特点进行多样化铺量推广宣传，生成具有吸引力的电商运营内容，提高用户的购买欲望，成为电商运营中的关键问题。

2、现有方法在生成电商运营内容时，内容模式固定，无法实时紧跟社会热点，不能高效量产，不适配快节奏的互联网风向，导致产品推广的内容与用户需求的结合度不高，影响电商运营效果。

3、基于此，本案由此提出。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种自适应多模态风格融合的高流量运营内容量产方法，旨在通过人工智能模型助力电商带货场景，快速批量创作出富有情感、自带流量、个性化突出的运营内容，从而达到高效推广宣传的效果。

2、为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

3、一种自适应多模态风格融合的高流量运营内容量产方法，包括以下步骤：

4、构建多模态风格图谱，训练多模态风格识别分类模型；

5、实时监测全网热门内容并进行量化分析，形成候选热门内容；

6、结合电商数据，利用语义模型，从候选的热门内容中筛选出适合电商数据的热门内容，利用生成式大模型将电商数据和热门内容进行语义拼接，然后利用已训练的多模态风格识别分类模型进行风格预测，进而获得风格标签，根据风格标签从多模态风格图谱中获取适配的风格内容；所述电商数据为产品及品牌数据；

7、再次利用生成式大模型将电商数据、热门内容、风格内容进行语义生成，得到具有风格化的电商运营内容，进行运营推广。

8、进一步的，还包括自适应反馈，在电商运营过程中，实时监测热门内容的变化趋势与运营推广的数据反馈，根据反馈数据，实时量化分析热门内容获取新的热门内容，再进行风格融合生成新的运营内容。

9、进一步的，所述自适应反馈还包括根据多模态风格图谱的检索频次，训练质量评估模型，通过质量评估模型对已有数据进行排名打分，低于阈值的数据进行清除，实现多模态风格图谱数据的主动式动态更新。

10、进一步的，所述构建多模态风格图谱，训练多模态风格识别分类模型包括以下步骤：

11、s1. 分析全网的电商平台，形成多模态数据；

12、s2. 整理出风格标签体系，根据风格标签体系，利用人工智能算法对多模态数据进行分类，形成多模态风格图谱数据；

13、s3. 根据多模态风格图谱数据，训练多模态风格识别分类模型；

14、s4. 利用训练好的模型对新的多模态数据进行分类计算，不断丰富多模态风格图谱数据。

15、进一步的，丰富多模态风格图谱数据时，对入库的数据先进行数据分类及打分，对同一类别下的数据选择择优入库。

16、进一步的，所述实时监测全网热门内容并进行量化分析，形成候选热门内容包括以下步骤：

17、t1. 根据专家经验，在全网筛选出高质量的热门内容数据源；

18、t2. 对筛选的热门内容进行量化分析，获取前n1位的热门内容；

19、t3. 对前n1位的热门内容，利用多模态风格识别分类模型，得到风格指数，根据风格指数对前n1位的热门内容进行排序，获取前n2位的热门内容作为候选热门内容，其中n2<n1。

20、进一步的，所述多模态风格识别分类模型包括数据本身属性、中文修辞手法属性、影音处理技术属性。

21、与现有技术相比，本发明的优点在于：

22、1. 通过自适应机制，能够根据实时的网络热点、自有数据风格、用户需求，生成与品牌及产品高度结合的、高质量、吸引人的电商运营内容，提升电商运营效果，提高用户的购买欲望；

23、2. 能够根据用户的反馈，进行自适应调整，优化生成的内容，提高内容的吸引力和转化率；

24、3. 能够不断更新生成的内容，保持内容的时效性和新颖性，吸引更多的用户关注和购买。

技术特征：

1.一种自适应多模态风格融合的高流量运营内容量产方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种自适应多模态风格融合的高流量运营内容量产方法，其特征在于，还包括自适应反馈：

3.如权利要求2所述的一种自适应多模态风格融合的高流量运营内容量产方法，其特征在于，所述自适应反馈还包括：

4.如权利要求1所述的一种自适应多模态风格融合的高流量运营内容量产方法，其特征在于，所述构建多模态风格图谱，训练多模态风格识别分类模型包括以下步骤：

5.如权利要求4所述的一种自适应多模态风格融合的高流量运营内容量产方法，其特征在于，丰富多模态风格图谱数据时，对入库的数据先进行数据分类及打分，对同一类别下的数据选择择优入库。

6.如权利要求1所述的一种自适应多模态风格融合的高流量运营内容量产方法，其特征在于，所述实时监测全网热门内容并进行量化分析，形成候选热门内容包括以下步骤：

7.如权利要求1所述的一种自适应多模态风格融合的高流量运营内容量产方法，其特征在于，所述多模态风格识别分类模型包括数据本身属性、中文修辞手法属性、影音处理技术属性。

技术总结
本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种自适应多模态风格融合的高流量运营内容量产方法，通过构建多模态风格图谱，实时监测社会网络传媒的热点，进行多模态数据融合，利用人工智能生成式模型与数据反馈模型，实现自适应生成风格多样的高流量运营内容；本发明对提升电商运营内容的质量、效率和社会影响力，具有重要意义。

技术研发人员：乐涛,黄楚涛,张宗仁,刘小纯,姜宝成,董津汐
受保护的技术使用者：苏州小棉袄信息技术股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/17