本技術(shù)涉及智能交易管理領(lǐng)域，且更為具體地，涉及一種數(shù)字商品交易智能管理平臺(tái)及方法。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)今數(shù)字化高速發(fā)展的時(shí)代，數(shù)字商品已成為人們生活中不可或缺的一部分。隨著信息技術(shù)的飛速進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及，數(shù)字商品在虛擬環(huán)境中的交換日益頻繁。數(shù)字商品是指在虛擬環(huán)境中交換的、具有實(shí)物性質(zhì)的產(chǎn)品，它們以數(shù)字格式存在，并通過數(shù)字網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸。這些產(chǎn)品涵蓋范圍廣泛，其中包括但不限于電子書，為讀者提供便捷的閱讀體驗(yàn)，隨時(shí)隨地都能暢享知識(shí)的盛宴；各類賬號(hào)，滿足不同用戶在特定平臺(tái)上的使用需求；電子代金券，為消費(fèi)者帶來實(shí)惠與便利；游戲內(nèi)虛擬貨幣或物品，豐富了玩家在虛擬世界中的游戲體驗(yàn)。

2、然而，在傳統(tǒng)的數(shù)字商品交易市場(chǎng)中，供需雙方的信息匹配往往依賴于簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞搜索或人工篩選。這種方式不僅效率低下，需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力去逐一查找和對(duì)比，而且容易遺漏潛在的匹配項(xiàng)，使得一些優(yōu)質(zhì)的數(shù)字商品無法及時(shí)被需求方發(fā)現(xiàn)，同時(shí)也可能導(dǎo)致供應(yīng)方的商品難以找到合適的買家，極大地限制了數(shù)字商品交易市場(chǎng)的發(fā)展活力和資源配置效率。

3、因此，需要一種數(shù)字商品交易智能管理方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，提出了本技術(shù)。本技術(shù)的實(shí)施例提供了一種數(shù)字商品交易智能管理平臺(tái)及方法，其通過對(duì)數(shù)字商品需求方發(fā)布的目標(biāo)數(shù)字商品的商品信息進(jìn)行語義分析以得到數(shù)字商品需求語義特征，同時(shí)通過對(duì)待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方的數(shù)字商品資產(chǎn)信息進(jìn)行語義分析以得到數(shù)字商品供給語義特征，進(jìn)而在同一個(gè)特征空間中將數(shù)字商品需求語義特征和數(shù)字商品供給語義特征進(jìn)行匹配，最后對(duì)匹配特征進(jìn)行分類來判斷是否將所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方推送給所述數(shù)字商品需求方。這樣，可以全面捕捉到數(shù)字商品信息中的深層含義和上下文關(guān)系，進(jìn)而使得供需雙方精準(zhǔn)對(duì)接，從而提高了交易效率和提升了用戶體驗(yàn)。

2、根據(jù)本技術(shù)的一個(gè)方面，提供了一種數(shù)字商品交易智能管理平臺(tái)，其包括：

3、數(shù)字商品交易相關(guān)信息采集模塊，用于獲取數(shù)字商品需求方發(fā)布的目標(biāo)數(shù)字商品的商品信息和待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方的數(shù)字商品資產(chǎn)信息；

4、數(shù)字商品需求信息語義編碼模塊，用于對(duì)所述數(shù)字商品需求方發(fā)布的目標(biāo)數(shù)字商品的商品信息進(jìn)行語義分析以得到數(shù)字商品需求語義特征向量；

5、數(shù)字商品供給信息語義編碼模塊，用于對(duì)所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方的數(shù)字商品資產(chǎn)信息進(jìn)行語義分析以得到數(shù)字商品供給語義特征向量；

6、數(shù)字商品需求-供給特征關(guān)聯(lián)模塊，用于將所述數(shù)字商品需求語義特征向量和所述數(shù)字商品供給語義特征向量的轉(zhuǎn)置向量進(jìn)行相乘以得到數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配特征矩陣；

7、數(shù)字商品需求-供給特征增強(qiáng)模塊，用于對(duì)所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配特征矩陣進(jìn)行特征增強(qiáng)以得到數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量；

8、推薦結(jié)果生成模塊，用于基于所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量，得到是否將所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方推送給所述數(shù)字商品需求方的推薦結(jié)果。

9、在上述數(shù)字商品交易智能管理平臺(tái)中，所述數(shù)字商品需求信息語義編碼模塊，包括：數(shù)字商品需求信息相關(guān)詞嵌入單元，用于將所述數(shù)字商品需求方發(fā)布的目標(biāo)數(shù)字商品的商品信息進(jìn)行分詞后通過詞嵌入層以得到數(shù)字商品需求信息相關(guān)詞嵌入向量的序列；數(shù)字商品需求語義特征生成單元，用于將所述數(shù)字商品需求信息相關(guān)詞嵌入向量的序列二維排列成數(shù)字商品需求相關(guān)詞二維輸入矩陣后通過數(shù)字商品需求語義特征分析器以得到所述數(shù)字商品需求語義特征向量。

10、在上述數(shù)字商品交易智能管理平臺(tái)中，所述數(shù)字商品供給信息語義編碼模塊，包括：數(shù)字商品資產(chǎn)信息相關(guān)詞嵌入單元，用于將所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方的數(shù)字商品資產(chǎn)信息進(jìn)行分詞后通過所述詞嵌入層以得到數(shù)字商品資產(chǎn)信息相關(guān)詞嵌入向量的序列；數(shù)字商品供給語義特征生成單元，用于將所述數(shù)字商品資產(chǎn)信息相關(guān)詞嵌入向量的序列二維排列成數(shù)字商品資產(chǎn)相關(guān)詞二維輸入矩陣后通過數(shù)字商品供給語義特征分析器以得到所述數(shù)字商品供給語義特征向量。

11、在上述數(shù)字商品交易智能管理平臺(tái)中，所述數(shù)字商品需求-供給特征增強(qiáng)模塊，包括：數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配特征矩陣切分單元，用于將所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配特征矩陣進(jìn)行特征矩陣切分以得到多個(gè)數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配局部特征子矩陣，其中所述多個(gè)數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配局部特征子矩陣中各個(gè)數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配局部特征子矩陣大小相等；數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配特征子矩陣展開單元，用于將所述多個(gè)數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配局部特征子矩陣進(jìn)行展開以得到多個(gè)數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配局部特征向量；數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征生成單元，用于將所述多個(gè)數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配局部特征向量通過數(shù)字商品關(guān)聯(lián)匹配上下文語義特征編碼器以得到所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量。

12、在上述數(shù)字商品交易智能管理平臺(tái)中，所述數(shù)字商品需求語義特征分析器和所述數(shù)字商品供給語義特征分析器為使用二維卷積核的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述數(shù)字商品關(guān)聯(lián)匹配上下文語義特征編碼器為基于轉(zhuǎn)換器的上下文語義編碼器。

13、在上述數(shù)字商品交易智能管理平臺(tái)中，所述推薦結(jié)果生成模塊，用于：將所述優(yōu)化的數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量通過基于分類器的推薦結(jié)果生成器以得到分類結(jié)果，所述分類結(jié)果用于表示是否將所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方推送給所述數(shù)字商品需求方。

14、在上述數(shù)字商品交易智能管理平臺(tái)中，所述推薦結(jié)果生成模塊，包括：關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征優(yōu)化單元，用于對(duì)所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量進(jìn)行基于特征局部位移的移位補(bǔ)償以得到優(yōu)化的數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量；優(yōu)化關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征解析單元，用于將所述優(yōu)化的數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量通過基于分類器的推薦結(jié)果生成器以得到分類結(jié)果，所述分類結(jié)果用于表示是否將所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方推送給所述數(shù)字商品需求方。

15、在上述數(shù)字商品交易智能管理平臺(tái)中，所述關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征優(yōu)化單元，用于：確定所述分類器在每次迭代更新前后的第一分類權(quán)重矩陣和第二分類權(quán)重矩陣；將所述第一分類權(quán)重矩陣和所述第二分類權(quán)重矩陣分別與所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量進(jìn)行矩陣相乘以得到第一數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配調(diào)制特征向量和第二數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配調(diào)制特征向量；計(jì)算所述第一數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配調(diào)制特征向量和所述第二數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配調(diào)制特征向量之間的按位置差分以得到數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配移位信息表示向量；計(jì)算所述第一數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配調(diào)制特征向量和所述第二數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配調(diào)制特征向量之間的按位置均值向量的f范數(shù)作為移位補(bǔ)償放縮因子；以所述移位補(bǔ)償放縮因子對(duì)所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配移位信息表示向量進(jìn)行線性放縮以得到放縮后的數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配移位信息表示向量，并將所述放縮后的數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配移位信息表示向量輸入sigmoid激活函數(shù)以得到數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配后向傳播移位補(bǔ)償表示向量；計(jì)算所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配后向傳播移位補(bǔ)償表示向量與所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量的按位置點(diǎn)乘以得到所述優(yōu)化的數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量。

16、根據(jù)本技術(shù)的另一方面，提供了一種數(shù)字商品交易智能管理方法，其包括：

17、獲取數(shù)字商品需求方發(fā)布的目標(biāo)數(shù)字商品的商品信息和待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方的數(shù)字商品資產(chǎn)信息；

18、對(duì)所述數(shù)字商品需求方發(fā)布的目標(biāo)數(shù)字商品的商品信息進(jìn)行語義分析以得到數(shù)字商品需求語義特征向量；

19、對(duì)所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方的數(shù)字商品資產(chǎn)信息進(jìn)行語義分析以得到數(shù)字商品供給語義特征向量；

20、將所述數(shù)字商品需求語義特征向量和所述數(shù)字商品供給語義特征向量的轉(zhuǎn)置向量進(jìn)行相乘以得到數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配特征矩陣；

21、對(duì)所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配特征矩陣進(jìn)行特征增強(qiáng)以得到數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量；

22、基于所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量，得到是否將所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方推送給所述數(shù)字商品需求方的推薦結(jié)果。

23、在上述數(shù)字商品交易智能管理方法中，對(duì)所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配特征矩陣進(jìn)行特征增強(qiáng)以得到數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量，包括：將所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配特征矩陣進(jìn)行特征矩陣切分以得到多個(gè)數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配局部特征子矩陣，其中所述多個(gè)數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配局部特征子矩陣中各個(gè)數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配局部特征子矩陣大小相等；將所述多個(gè)數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配局部特征子矩陣進(jìn)行展開以得到多個(gè)數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配局部特征向量；將所述多個(gè)數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配局部特征向量通過數(shù)字商品關(guān)聯(lián)匹配上下文語義特征編碼器以得到所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量。

24、在上述數(shù)字商品交易智能管理方法中，基于所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量，得到是否將所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方推送給所述數(shù)字商品需求方的推薦結(jié)果，包括：對(duì)所述數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量進(jìn)行基于特征局部位移的移位補(bǔ)償以得到優(yōu)化的數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量；將所述優(yōu)化的數(shù)字商品需求-供給關(guān)聯(lián)匹配全局語義特征向量通過基于分類器的推薦結(jié)果生成器以得到分類結(jié)果，所述分類結(jié)果用于表示是否將所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方推送給所述數(shù)字商品需求方。

25、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)提供的數(shù)字商品交易智能管理平臺(tái)及方法，其通過對(duì)數(shù)字商品需求方發(fā)布的目標(biāo)數(shù)字商品的商品信息進(jìn)行語義分析以得到數(shù)字商品需求語義特征，同時(shí)通過對(duì)待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方的數(shù)字商品資產(chǎn)信息進(jìn)行語義分析以得到數(shù)字商品供給語義特征，進(jìn)而在同一個(gè)特征空間中將數(shù)字商品需求語義特征和數(shù)字商品供給語義特征進(jìn)行匹配，最后對(duì)匹配特征進(jìn)行分類來判斷是否將所述待推薦數(shù)字商品供應(yīng)方推送給所述數(shù)字商品需求方。這樣，可以全面捕捉到數(shù)字商品信息中的深層含義和上下文關(guān)系，進(jìn)而使得供需雙方精準(zhǔn)對(duì)接，從而提高了交易效率和提升了用戶體驗(yàn)。。