本发明属于多模态学习，具体是指基于多模态学习的市场营销智能决策系统。
背景技术：
1、随着大数据和人工智能技术的不断发展，市场营销领域逐渐进入智能化决策时代，传统的市场营销决策主要依赖于市场调研人员的经验和数据分析，存在决策效率低、准确性不足等问题；
2、但现有市场营销智能决策系统还存在一定的缺陷，现有的市场营销智能决策系统缺乏实时的市场趋势监测和预测，依赖于较为滞后的数据，导致预测结果的时效性差，难以及时响应市场变化，在设计激励措施时，采用较为通用的方法，忽略了不同消费者之间的个性差异和需求多样性，导致激励措施的效果大打折扣，缺乏与市场趋势和用户行为预测的紧密结合，使得激励措施与市场实际情况脱节，难以达到预期的营销效果，缺乏足够的灵活性和响应速度，在面对市场快速变化和用户行为突然转变时，难以及时调整营销策略，导致错失市场机遇，决策过程过于繁琐或依赖人工判断，使系统在面对复杂多变的市场环境时，难以做出快速且有效的决策，为此，提出基于多模态学习的市场营销智能决策系统。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供基于多模态学习的市场营销智能决策系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于多模态学习的市场营销智能决策系统，包括多模态数据采集模块、多模态特征融合模块、生成对抗网络、实时市场趋势监测模块、深度心理分析模块、行为预测激励模块、动态决策模块、反馈优化模块；
3、其中，所述多模态特征融合模块根据多模态数据采集模块采集的数据进行统一格式，并提取多模态特征进行融合形成多模态融合特征；
4、其中，所述生成对抗网络用于生成新的数据样本，模拟真实用户的行为和市场情景；
5、其中，所述实时市场趋势监测模块用于根据实时数据和历史数据对市场趋势进行实时监测和预测；
6、其中，所述深度心理分析模块用于分析用户的心理状态；
7、其中，所述行为预测激励模块根据市场趋势监测结果和深度心理分析结果进行预测用户行为并设计相应激励措施；
8、其中，所述动态决策模块根据市场趋势监测模块的市场趋势实时信息和行为预测激励模块的用户行为预测结果和激励措施，进行制定营销策略。
9、其中，所述多模态特征融合模块根据多模态数据采集模块采集的数据进行特征提取并融合，设采集的数据模态包括图像、文本和音频，并对数据模块进行特征提取，图像特征提取为，文本特征提取为，图像特征提取为，其中，分别表示图像、文本和音频的特征向量，将多模态数据的特征向量进行比对，最小化不同模态特征之间的差异，实现公式为：
10、，
11、在公式中，表示对齐损失函数，最小化不同模态特征之间的差异，g表示对齐函数，度量两个特征之间的相似度；将处理后的多模态特征进行融合，表示计算对齐损失函数中各对齐函数g输出的向量的长度，多模态特征融合后表示为，f表示融合后的多模态特征，表示权重系数，表示非线性激活函数。
12、其中，所述生成对抗网络包括生成器g和判别器d，生成器接受包含随机噪声z和融合后的多模态特征f，并生成新的样本x=g(z，f)，判别器同时接收输入样本x和融合后的多模态特征f，表示为d(x，f)；
13、生成器，损失函数最大化判别器对生成样本的真实度评分，实现公式为：
14、，
15、在公式中，e表示期望值，表示对随机噪声z的分布和融合特征f的期望值，表示判别器d对生成样本g(z,f)和融合后的多模态特征f的评分；
16、判别器，损失函数最大化区分真实数据与生成数据的能力，实现公式为：
17、，
18、在公式中，表示真实数据分布，e表示期望值，表示对真实数据分布和融合特征f的期望值，表示判别器d对真实数据x和融合特征f的评分的对数，表示对随机噪声z的分布和融合特征f的期望值，表示判别器d对生成器生成的假数据的评分的对数。
19、其中，所述实时市场趋势监测模块，从多模特征融合模块融合后的多模态特征中选取和市场趋势相关的特征x，实现公式为：
20、，
21、在公式中，表示市场特征的信息熵，表示市场特征在取值时的概率，i表示第i个市场特征，j表示市场特征的第j个可能取值，表示市场特征的所有可能取值的数量，选取信息熵最高前k个特征为重要特征；
22、多模态特征融合模块通过提取并融合不同模态的特征，有效降低了单一模态数据带来的偏差和噪声，提高了特征表示的准确性和鲁棒性，同时，生成对抗网络的引入进一步增强了数据的多样性和真实性，使市场趋势预测和用户行为预测更加精准。
23、根据得到市场特征进行预测当前市场趋势，实现公式为：
24、，
25、在公式中，表示当前时刻的预测值，c表示常数项，和分别表示自回归和移动平均系数，p表示自回归项阶数，q表示移动平均项的阶数，i表示自回归部分的滞后阶数，从1到p，j表示移动平均部分的滞后阶数，从1到q，表示白噪声误差项，将当前时刻的预测值放入f中得到新特征集合，根据新集合特征得到市场趋势最终预测值，实现公式为：
26、，
27、在公式中，表示市场趋势最终预测值，表示特征集合，表示第m个市场趋势预测模型的权重，表示第m个市场趋势预测模型的预测值，m表示市场趋势预测模型的数量。
28、其中，所述实时市场趋势监测模块，根据多模态特征融合模块接收实时数据流更新市场趋势预测模型，实现公式为：
29、，
30、在公式中，表示下一个时刻t+1的预测值，更新后的市场趋势最终预测模型为：
31、，
32、根据实时数据更新市场趋势最终预测模型的权重，实现公式为：
33、，
34、在公式中，表示第m+1个预测模型的权重，η表示学习率，表示实际观测值，表示市场趋势预测模型的最终预测值。
35、实时市场趋势监测模块能够实时监测市场变化，结合历史数据进行预测，确保了决策的及时性和有效性。
36、其中，所述深度心理分析模块从多模态特征融合模块中提取心理状态特征，每个心理状态特征分配一个权重，根据每个心理状态特征与相应权重得到心理状态综合得分，实现公式为：
37、，
38、在公式中，表示心理状态综合得分，k表示心理状态特征的数量，表示第i个特征上的第j个特征得分，根据心理状态综合得分分析用户心理状态，实现公式为：
39、，
40、在公式中，e表示心理状态，e表示所有可能的心理状态的集合，表示心理状态e在心理状态综合得分下的得分。
41、其中，所述行为预测激励模块根据市场趋势预测结果和心理状态分析结果进行用户行为预测并设计相应的激励措施，综合预测实现公式为：
42、，
43、在公式中，表示在给定当前市场趋势、未来市场趋势和用户心理状态e的条件下，用户行为b的得分，根据综合预测得分设计相应措施。
44、其中，所述动态决策模块，根据市场趋势监测模块的市场趋势实时信息和行为预测激励模块的用户行为预测结果和激励措施，进行制定市场营销策略，最优市场营销策略s实现公式为：
45、，
46、在公式中，s表示最优市场营销策略，i(b)表示激励措施，d表示决策函数，用于比较不同营销策略，表示当前市场趋势，表示未来市场趋势，e表示用户心理状态，b表示用户行为。
47、行为预测激励模块则根据市场趋势和心理分析结果，综合预测用户行为，并设计相应的激励措施，以实现用户行为的积极引导和市场营销效果的最大化。
48、其中，所述反馈优化模块，通过实时收集营销策略后的效果反馈和市场数据，将收集的信息反馈至系统中进行优化。
49、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
50、1、为了解决营销决策不够精准和实时响应能力弱的问题，提高实时性、准确性和有效性，本发明通过行为预测激励模块，根据市场趋势和心理分析结果，综合预测用户行为，并设计相应的激励措施，以实现用户行为的积极引导和市场营销效果的最大化，动态决策模块能够根据实时市场趋势和用户行为预测结果，快速制定和调整市场营销策略；
51、2、本发明通过实时市场趋势监测模块，基于历史和实时数据对市场趋势进行实时监测和预测，能够快速准确地捕捉到市场变化，确保预测结果的时效性和准确性；
52、3、本发明通过行为预测激励模块，结合市场趋势预测和深度心理分析结果，精准预测消费者行为，制定相应的激励措施，通过精准的预测和个性化的激励措施，提高营销策略的有效性；
53、4、本发明通过动态决策模块根据市场趋势、用户行为的实时反馈和激励措施，灵活调整营销策略，确保决策的针对性和有效性，通过实时反馈和优化，不断改进营销策略，提高营销效果。
1.基于多模态学习的市场营销智能决策系统，其特征在于：包括多模态数据采集模块、多模态特征融合模块、生成对抗网络、实时市场趋势监测模块、深度心理分析模块、行为预测激励模块、动态决策模块、反馈优化模块；
2.根据权利要求1所述的基于多模态学习的市场营销智能决策系统，其特征在于：所述多模态特征融合模块根据多模态数据采集模块采集的数据进行特征提取并融合，设采集的数据模态包括图像、文本和音频，并对数据模块进行特征提取，图像特征提取为，文本特征提取为，图像特征提取为，其中，分别表示图像、文本和音频的特征向量，将多模态数据的特征向量进行比对，最小化不同模态特征之间的差异，实现公式为：
3.根据权利要求1所述的基于多模态学习的市场营销智能决策系统，其特征在于：所述生成对抗网络包括生成器g和判别器d，生成器接受包含随机噪声z和融合后的多模态特征f，并生成新的样本x=g(z，f)，判别器同时接收输入样本x和融合后的多模态特征f，表示为d(x，f)；
4.根据权利要求1所述的基于多模态学习的市场营销智能决策系统，其特征在于：所述实时市场趋势监测模块，从多模特征融合模块融合后的多模态特征中选取和市场趋势相关的特征x，实现公式为：
5.根据权利要求4所述的基于多模态学习的市场营销智能决策系统，其特征在于：所述实时市场趋势监测模块，根据多模态特征融合模块接收实时数据流更新市场趋势预测模型，实现公式为：
6.根据权利要求1所述的基于多模态学习的市场营销智能决策系统，其特征在于：所述深度心理分析模块从多模态特征融合模块中提取心理状态特征，每个心理状态特征分配一个权重，根据每个心理状态特征与相应权重得到心理状态综合得分，实现公式为：
7.根据权利要求1所述的基于多模态学习的市场营销智能决策系统，其特征在于：所述行为预测激励模块根据市场趋势预测结果和心理状态分析结果进行用户行为预测并设计相应的激励措施，综合预测实现公式为：
8.根据权利要求1所述的基于多模态学习的市场营销智能决策系统，其特征在于：所述动态决策模块，根据市场趋势监测模块的市场趋势实时信息和行为预测激励模块的用户行为预测结果和激励措施，进行制定市场营销策略，最优市场营销策略s实现公式为：
9.根据权利要求1所述的基于多模态学习的市场营销智能决策系统，其特征在于：所述反馈优化模块，通过实时收集营销策略后的效果反馈和市场数据，将收集的信息反馈至系统中进行优化。
