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龙图腾网获悉北京三人行时代数字科技有限公司申请的专利一种用于互联网广告推送的用户行为预测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120298038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510781278.5，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种用于互联网广告推送的用户行为预测系统及方法是由叶生根设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于互联网广告推送的用户行为预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于互联网广告推送的用户行为预测系统及方法，涉及互联网信息技术领域，采集单位周期中用户与广告交互的历史数据，建立用户与广告交互历史记录组成的历史记录数据库，从历史记录数据库中采集各个用户与广告交互的时间特征，建立历史交互权重矩阵，采集单位周期中用户与广告交互的时间间隔，采集单位周期中用户每次与广告的操作行为，基于用户的与广告的历史交互记录和用户与广告交互的行为特征，建立用户的兴趣图谱，通过图注意力网络生成用户的趋势向量结合用户与广告交互的历史记录计算用户对于广告的推荐权重，将推荐权重最大的广告推荐给与用户行为特征相同的另一用户。

本发明授权一种用于互联网广告推送的用户行为预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于互联网广告推送的用户行为预测方法，其特征在于：方法包括： 步骤100：采集单位周期中用户与广告交互的历史数据，建立用户与广告交互历史记录组成的历史记录数据库； 步骤S200：从历史记录数据库中采集各个用户与广告交互的时间特征，建立历史交互权重矩阵； 步骤S300：采集单位周期中用户与广告交互的时间间隔，计算用户的长期兴趣评估值； 步骤S400：采集单位周期中用户每次与广告的操作行为，计算用户的短期兴趣评估值； 步骤S500：基于用户的与广告的历史交互记录和用户与广告交互的行为特征，建立用户的兴趣图谱，通过图注意力网络生成用户的趋势向量； 步骤S500包括： 步骤S501：获取第i个用户对所有广告的短期兴趣评估值组成第一评估向量r1，获取第i个用户对所有广告的长期兴趣评估值组成第二评估向量r2； 步骤S502：对r1和r2进行拼接得到第i个用户的特征向量fi，fi＝r1||r2，其中||表示拼接操作，将第i个用户作为图结构中的节点i，特征向量fi为节点i的节点特征向量； 步骤S503：获取第i个用户的特征向量fi和第m个用户的特征向量fm，计算特征向量fi和特征向量fm的相似度simfi，fm，设置相似度阈值θ，当simfi，fm＞θ时建立节点i和节点j的无向边，其中sim表示相似度计算函数； 步骤S504：计算节点i和节点k进行联合编码pi,k，pi，k＝LeakyReLUaTWfi||Wfk，其中LeakyReLU表示线性激活函数，a表示注意力向量，W表示特征变换矩阵，||表示拼接操作； 步骤S505：获取与节点i存在无向边连接的所有节点，将所述所有节点与节点i共同组成包括自己的邻居节点集合U，当节点m与节点i之间存在无向边时，对节点i和节点m的联合编码pi,m进行归一化，得到节点i对节点m的注意力系数ei,m， 步骤S506：通过图注意力网络对节点特征进行特征聚合，其中，σ表示Sigmoid函数，表示图注意力网络中第l+1个传播层的特征聚合结果，当第L个传播层完成特征融合后，将第L个传播层的输出结果作为第i个用户的行为趋势向量vi； 步骤S600：采集用户当前与广告的交互记录，结合用户与广告交互的历史记录计算用户对于广告的推荐权重，将推荐权重最大的广告推荐给与所述用户行为特征相同的另一用户； 步骤S600包括： 步骤S601：获取当前时间与第i个用户最近一次对第j条广告的进行点击的时间间隔，将所述时间间隔记为相关时间间隔tri,j； 步骤S602：计算第i个用户对于第j条广告的推荐权重Ei,j，其中，η是平衡系数，0＜η＜1，β是时间衰减系数，0＜β＜1，Si,j表示第i个用户对第j条广告的短期兴趣评估值，Hi,j表示第i个用户点击第j条广告的历史交互权重； 获取第i个用户对所有广告的推荐权重，将推荐权重最大的广告记为第i个用户的目标广告； 步骤S603：将当前时间某一待推送用户记为当前用户，获取当前用户的历史交互记录，计算当前用户的行为趋势向量q； 步骤S604：当行为趋势向量q与行为趋势向量vi的相似度大于阈值时，将目标广告推送当前用户。

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