一种异构数据驱动的营销渠道聚类建模与优化方法

本发明公开了一种异构数据驱动的营销渠道聚类建模与优化方法。其中，所述方法包括：获取营销渠道的多维度数据集合，并进行预处理；所述数据集合包括结构化数据与非结构化数据；对所述非结构化数据提取文本分词结果与情感特征，提取图像特征生成结构化特征集合与非结构化特征集合等。本发明能够整合结构化和非结构化数据，全面挖掘营销渠道的潜在信息。通过深度学习模型(自编码器、变分自编码器、生成对抗网络)，逐层提取和优化特征，提高特征的质量和模型性能。结合聚类算法和评价指数，确保聚类结果的准确性和可靠性，为营销渠道的优化提供有力支持。