功能描述：负责采集用户行为、市场需求和外部信息，为后续分析提供原始数据基础。
| 模块编号 | 模块名称 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 1 | 用户行为采集 | 采集浏览、点击、搜索、停留时间、加入购物车及购买行为 |
| 2 | 用户设备识别 | 跨设备访问识别和建模 |
| 3 | 流量来源识别 | 分析搜索、社交、广告、直接访问等来源 |
| 4 | 数据清洗 | 去除重复、异常、缺失数据，保证数据质量 |
| 5 | 人群对话采集 | 收集聊天、评论、问答等自然语言输入 |
| 6 | AI标签用户身份 | 识别用户身份标签，如B2B采购、零售消费者 |
| 7 | 外部搜索数据采集 | 抓取行业相关搜索数据和趋势 |
| 8 | 用户问题采集 | 收集用户提出的问题和需求 |
| 9 | 实时行为流采集 | 实时监控和记录用户行为流，为即时推荐提供数据 |
功能描述：整理、标准化、提取特征，为建模和知识图谱提供高质量数据。
| 模块编号 | 模块名称 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 10 | 数据标准化 | 统一数据格式、单位和命名规则 |
| 11 | 特征提取 | 从原始数据中提取关键特征 |
| 12 | 数据降噪 | 去除异常、冗余或无效数据 |
| 13 | 用户行为序列构建 | 构建时间序列行为模型 |
| 14 | 数据仓库管理 | 数据存储、索引和访问管理 |
| 15 | 实时数据更新 | 保证数据仓库与最新行为数据同步 |
功能描述：建立用户画像与需求场景，为个性化推荐提供支撑。
| 模块编号 | 模块名称 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 16 | 用户群体分类 | 按兴趣、行业、购买力分类用户 |
| 17 | 用户兴趣建模 | 建立兴趣特征向量 |
| 18 | 用户购买能力评估 | 评估用户购买潜力和意愿 |
| 19 | 用户生命周期模型 | 分析用户活跃度和阶段性行为 |
| 20 | 用户需求场景建模 | 场景化需求标签建模 |
| 21 | 用户行为路径建模 | 用户决策路径追踪 |
| 58 | 用户历史偏好权重 | 基于历史点击、搜索、购买行为计算偏好权重 |
| 59 | 用户反馈采集 | 收集点击、收藏、购买反馈，用于迭代优化权重 |
功能描述：解析搜索与内容语义，将自然语言映射为结构化实体和属性。
| 模块编号 | 模块名称 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 22 | 关键词语义解析 | 解析用户搜索关键词语义 |
| 23 | 搜索意图识别 | 判断用户搜索或问题意图 |
| 24 | 长尾关键词扩展 | 自动生成相关长尾关键词 |
| 25 | 实体识别 | 识别品牌、产品、属性等实体 |
| 26 | 用户问题语义解析 | 将自然语言问题映射为结构化需求 |
AI工具辅助：ChatGPT、Google Gemini、Perplexity AI
功能描述：使用概率模型识别用户意图和行为转化概率。
| 模块编号 | 模块名称 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 27 | 用户意图识别 | 推断用户真实意图 |
| 28 | 贝叶斯概率递推 | 历史行为概率预测 |
| 29 | 群体概率修正 | 修正群体行为偏差 |
| 30 | 时间衰减模型 | 历史行为权重随时间衰减 |
| 31 | 多信号融合概率模型 | 融合多渠道信号进行预测 |
| 32 | 用户转化概率预测 | 预测用户完成购买或动作的概率 |
功能描述：生成推荐结果并解释，整合品牌权重、地域权重和用户偏好。
| 模块编号 | 模块名称 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 33 | 推荐评分计算 | 基于品牌总权重计算推荐评分 |
| 34 | 推荐排序 | 按整体品牌权重排序，高权重优先 |
| 35 | 推荐触发机制 | 根据用户行为触发推荐 |
| 36 | 推荐循环学习 | 根据用户反馈迭代更新品牌权重 |
| 37 | 推荐解释模块 | 输出推荐原因和权重说明 |
| 57 | 地域优先排序 | 将地域匹配因子加入整体品牌权重 → 本地品牌优先显示 |
功能描述：建立AI可理解的品牌/产品/属性知识图谱，并支持地域权重累积。
| 模块编号 | 模块名称 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 38 | 产品实体建模 | 建立品牌为核心的产品节点 |
| 39 | 行业知识库 | 行业标准、认证、属性整合 |
| 40 | AI知识图谱构建 | 构建可被AI理解的品牌+产品+属性节点 |
| 41 | 知识结构优化 | 优化节点、关系和属性完整度 |
| 42 | 实体关系挖掘 | 挖掘品牌与产品、功能、认证的关联关系 |
| 55 | 品牌基础权重计算 | 计算品牌节点本身基础权重（产品数量、认证、知名度等） |
| 56 | 地域品牌权重累积 | 将品牌在不同地区权重累积 → 形成整体品牌权重 |
功能描述：生成AI可抓取和理解的结构化数据，为推荐和搜索提供支持。
| 模块编号 | 模块名称 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 43 | DIV语义结构 | 输出品牌+属性DIV结构 |
| 44 | JSON-LD结构化数据 | 输出品牌节点+地域权重字段 |
| 45 | AI实体输出 | 可直接作为AI生成引用 |
| 46 | AI搜索适配 | 优化搜索引擎抓取品牌+地域信息 |
功能描述：生成AI搜索引用内容、推荐文本及对比表格。
| 模块编号 | 模块名称 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 47 | AI产品内容生成 | 根据品牌+属性生成产品文本 |
| 48 | AI问答内容生成 | 根据用户问题生成问答内容 |
| 49 | AI对比内容生成 | 生成品牌/产品对比文本或表格 |
| 50 | AI答案优化与内容持续学习 | 持续优化文本质量和属性调用效率 |
功能描述：持续优化概率模型、品牌权重和推荐策略，实现自学习迭代。
| 模块编号 | 模块名称 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 51 | 推荐效果评估 | 评估推荐准确性和点击转化率 |
| 52 | 搜索表现分析 | AI生成内容在搜索中的表现分析 |
| 53 | 模型参数优化 | 调整概率模型参数，提高预测准确度 |
| 54 | 体系自学习 | AI自学习优化品牌权重、内容生成策略 |
