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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种用户网络行为的分析预测方法和装置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：CN119484311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411492471.9，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权一种用户网络行为的分析预测方法和装置是由朱建新设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用户网络行为的分析预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用户网络行为的分析预测方法，包括：获取得到用户网络行为信息集合；从所述用户网络行为信息集合中提取得到消费行为集合和消费前序行为集合；对所述消费行为集合和消费前序行为集合进行相关性分析，得到用户付费预测模型；利用所述用户付费预测模型，对采集得到的用户网络行为信息进行处理，得到网络内容预测信息和用户付费可能性的预测值。本发明对用户网络行为数据进行深度提取挖掘，准确建立用户行为与付费意向之间的量化关系，从而优化了视频矩阵等网络内容，提升了网络流量转化率。

本发明授权一种用户网络行为的分析预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用户网络行为的分析预测方法，其特征在于，包括： S1，获取得到用户网络行为信息集合； S2，从所述用户网络行为信息集合中提取得到消费行为集合和消费前序行为集合； S3，对所述消费行为集合和消费前序行为集合进行相关性分析，得到用户付费预测模型，包括: S31，对所述消费行为集合进行分类处理，得到消费目标子集合、消费属性子集合和网络操作子集合； S32，对所述网络操作子集合进行路径关联处理，得到行为序列子集合； S33，对所述消费行为集合、消费目标子集合、消费属性子集合、网络操作子集合进行消费行为目标关联处理，得到初始内容预测模型，包括： S331，以所述消费行为集合和网络操作子集合中的操作对象集合为目标变量，以所述消费目标子集合和消费属性子集合作为输入变量，对所述目标变量和输入变量进行相关分析，得到输入变量和目标变量的对应关系模型，包括： S3311，提取得到所述消费行为集合中的每个消费行为信息，在所述网络操作子集合中对应的操作对象；利用所有提取得到的操作对象，构建得到操作对象信息集合； S3312，根据所述消费行为集合中的每个消费行为信息对应的消费目标信息和消费属性信息，建立每个消费目标信息和消费属性信息，与操作对象信息集合中的操作对象的对应关系； S3313，对所述消费目标子集合、消费属性子集合、操作对象信息集合分别进行数字量化编码处理，得到消费目标数据集合、消费属性数据集合、操作对象数据集合； S3314，对所述操作对象数据集合中的每个操作对象数据，提取得到所述消费目标数据集合中的对应的消费目标数据和所述消费属性数据集合中对应的消费属性数据； S3315，对每个操作对象数据的对应的所有的消费目标数据和消费属性数据，构建得到对应的二维数据集合；所述二维数据集合中的二维数据，为消费目标数据和消费属性数据； S3316，对每个操作对象数据的对应的二维数据集合，进行数据降维处理，得到对应的降维二维数据集合；所述降维二维数据集合，包括消费目标数据和消费属性数据； S3317，基于所有操作对象数据对应的降维二维数据集合，建立每个降维二维数据与操作对象数据的对应关系； S3318，根据降维二维数据与操作对象数据的对应关系，建立操作对象与消费目标和消费属性的对应关系； S3319，确定所述操作对象与消费目标和消费属性的对应关系，为输入变量和目标变量的对应关系模型； S332，确定所述对应关系模型，为初始内容预测模型； 所述初始内容预测模型的输出，为初始网络内容预测信息； S34，对所述消费行为集合、消费目标子集合、消费属性子集合、行为序列子集合进行行为序列目标关联处理，得到营销内容序列预测模型，包括： S341，对所述消费行为集合、消费目标子集合、消费属性子集合进行聚类分析，得到消费类别模型和消费类别信息；所述消费类别模型，用于对所述消费行为集合、消费目标子集合、消费属性子集合进行处理，得到消费类别信息； S342，每个消费类别信息对应的行为序列子集合，进行状态空间行为转移过程建模，得到行为序列转移模型； S343，利用所述消费类别模型和行为序列转移模型，构建得到营销内容序列预测模型； 所述营销内容序列预测模型的输出，为网络内容预测序列信息； S35，对所述消费行为集合、消费目标子集合、消费属性子集合进行消费预测处理，得到用户消费预测模型；所述用户消费预测模型的输出，为用户付费可能性的预测值； S36，对所述初始内容预测模型、营销内容序列预测模型和用户消费预测模型进行融合处理，得到用户付费预测模型； S4，利用所述用户付费预测模型，对采集得到的用户网络行为信息进行处理，得到网络内容预测信息和用户付费可能性的预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南通大学，其通讯地址为：226000 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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