拓世网络

TSPR-4生成式引擎(GEO)技术是一套已落地的AI生成式引擎。TSPR-ts通过概率化递推实现用户角色识别与意图捕捉，锁定机制:主角色锁,概率抑制,内容路径锁,并对多源数据进行结构化处理。

WEB层负责多平台数据采集，为系统提供广泛合规的数据基础。LLM层集成调用ChatGPT、豆包、千问等多模型，生成DIV+JSON-LD双层结构化内容，并构建神经网络映射知识图谱。

HIC层统一制定规则、控制调用优先级并执行审核校验，保障多AI协同下的路径稳定与内容合规。整体形成从采集、推算到生成、控制的闭环。

一、数据采集层

收集网站和用户行为数据，包括文章点击、停留时间、搜索词、分享互动等；抓取外部搜索关键词和竞争内容；主动采集用户反馈和偏好，为后续分析提供多维数据支撑。

二、用户与内容分析层

构建用户画像和兴趣分析，识别不同用户群体对内容的偏好；评估内容价值和质量，判断哪些内容有潜力提升点击和转化；分析内容与用户行为的匹配度，为优化策略提供依据。

三、数据处理层

清洗和标准化数据，去除重复、异常和无效信息；提取关键特征，如主题、关键词密度、结构特征；构建内容行为序列和数据仓库，确保数据完整性和可分析性。

四、语义理解层

解析文章和搜索关键词的语义，识别用户意图（信息型、比较型、交易型）；提取长尾关键词和实体关系；匹配用户问题与现有内容，提升内容搜索适配能力。

五、概率递推层

利用行为、搜索和内容数据计算内容价值概率；通过贝叶斯递推动态更新内容推荐和优化优先级；融合群体特征和时间衰减因素，实现智能内容优化决策。

六、推荐决策层

根据内容评分和概率推算结果生成推荐排序；触发个性化内容推送；持续跟踪用户点击与互动反馈，不断调整内容推荐策略，实现闭环优化。

七、知识图谱层

构建内容与实体（品牌、产品、事件等）关系网络；建立行业或主题语义体系；优化知识结构，提高AI对内容语义理解和关联推荐的能力。

八、AI结构化输出层

将优化后的内容输出为DIV语义结构和JSON-LD标准结构化数据；确保内容可被AI搜索引擎理解和抓取；支持AEO、GEO和SEO多平台搜索优化。

九、AI内容生成层

根据分析结果生成或优化文章、FAQ、对比内容；自动调整标题、段落和关键词密度；提供AI辅助写作和编辑建议，提高内容质量与用户匹配度。

十、体系优化层

持续评估内容优化效果，包括CTR、停留时间、互动和转化率；分析搜索表现，优化概率模型和推荐策略；实现内容策略的自学习和持续迭代。

十一、ts概率化递推 AI 工程应用技术

通过 WEB 多源数据采集机制，实现多 WEB 数据的多元化采集；基于采集的数据进行概率化递推计算，用于通用 AI 用户角色推算，并捕捉用户意图；对网络数据进行算法逻辑处理，筛选、处理和结构化数据，为 AI 通用大模型提供可靠和合规的数据来源。

十二、WEB（多源数据层）

负责多平台、多渠道的数据采集与整合，包括网页数据、平台数据及多维度内容数据；为 TSPR-ts 提供原始数据基础，支撑概率化递推计算的数据来源多样性。

十三、LLM（大模型路径与结构化生成层）

Input → Intent Rule Engine → Persona Mapping → Scenario Generator → Prompt Builder → LLM Output → Structured Formatter

十四、HIC（协同控制与规则层）

负责所有协同 AI 内容与代码规则的制定与管理，并执行审核机制；控制 AI 大模型路径调用优先级，输出代码模块架构，做规则约束和结果校验。