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龙图腾网获悉南京勤添科技有限公司申请的专利一种用户行为动态数据深度挖掘分析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：CN119807651B 。

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：202411855429.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种用户行为动态数据深度挖掘分析方法是由田厚新;徐乐平设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用户行为动态数据深度挖掘分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据挖掘技术领域，本发明公开了一种用户行为动态数据深度挖掘分析方法；包括：获取行为数据和环境数据；行为数据包括运动数据和生理数据；通过总加速度数据计算运动强度和步频数据；生理数据中的压力数据获取方式为，利用训练好的支持向量回归模型预测压力数据；对获得的行为数据和环境数据进行预处理，得到预处理数据集，其中使用局部异常因子算法处理异常值；基于预处理数据集，利用自动编码器进行融合，输出综合行为向量；基于综合行为向量，判断用户当前的行为状态；提高了行为数据分析的准确性，并能够实现实时、智能的用户行为状态判断，具有较高的实用价值和创新性，特别适用于健康管理、个性化服务等领域。

本发明授权一种用户行为动态数据深度挖掘分析方法在权利要求书中公布了：1.一种用户行为动态数据深度挖掘分析方法，其特征只在于，所述一种用户行为动态数据深度挖掘分析方法，包括：S1、获取行为数据和环境数据；行为数据包括运动数据、生理数据； S2、对行为数据和环境数据进行预处理，得到预处理数据集； S3、基于预处理数据集，利用自动编码器进行融合，输出综合行为向量； 所述利用自动编码器进行融合，输出综合行为向量的方式包括： 步骤一、将预处理数据集X∈Rr*ε作为输入；步骤二、编码器将每个原始输入向量Xu∈Rε映射到一个低维向量Zu∈Rd，且dε，使用线性变换和激活函数f1进行处理映射步骤；步骤三、解码器将低维潜在向量Zu∈Rd还原为重构的高维向量使用线性变换和激活函数f2进行处理还原步骤；步骤四、比较重构输出与原始输入向量之间的误差，并计算损失函数，使用均方根误差作为损失函数；步骤五、通过反向传播计算损失函数相对于编码器和解码器的权重和偏置的梯度；再使用梯度下降法，通过计算得到的梯度更新编码器和解码器的权重矩阵和偏置项；步骤六、重复步骤二至五，直到损失函数的值收敛到最小或达到预设的最大迭代次数；步骤七、自动编码器训练完成后，提取编码器作为特征提取器；输入预处理数据集，通过编码器将其转换为低维潜在向量，即为综合行为向量； S4、基于综合行为向量，判断用户当前的行为状态； 所述基于综合行为向量，判断用户当前的行为状态的方式包括： 基于综合行为向量，为向量中的每一个特征设置权重，通过加权平均法计算综合行为评分其中S表示综合行为向量中的总特征个数，v表示综合行为向量中的索引，Qzv表示综合行为向量中的第v个特征的权重，XLv表示综合行为向量中的第v个特征的值； 利用历史综合行为向量计算出综合行为评分的平均值μ1和标准差σ1来设定行为状态阈值Yz范围：Yz＝[μ1-τ*σ1,μ1+τ*σ1]，其中，τ表示调节系数； 将综合行为评分与设定的行为状态阈值进行比较，判断用户当前行为状态，当综合行为评分pf在行为状态阈值Yz范围内时，表示用户当前行为状态正常，当pfμ1-τ*σ1时表示用户当前行为状态异常，当pf＞μ1+τ*σ1时，表示用户当前行为状态活跃。

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