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龙图腾网获悉联通视频科技有限公司申请的专利一种用于视频推荐的用户发展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：CN120763361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511283899.7，技术领域涉及：G06F16/735；该发明授权一种用于视频推荐的用户发展分析方法是由曲一鸣;宋海涛;王鹏程;白杨;张春翠;吴志潇;孙可辉;张彬;何雨轩;蔡嵛帆设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于视频推荐的用户发展分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于视频推荐的用户发展分析方法，方法包括：数据采集、用户发展周期阶段转移、生成阶段转移图谱、视频异常推荐检测和生成报告。本发明属于用户分析技术领域，具体是指一种用于视频推荐的用户发展分析方法，本方案采用基础矩阵分解模型学习用户的基础兴趣和视频的核心特征，通过状态向量感知用户当前状态结合短期偏好分数与衡量长期价值的Q函数从候选视频中做出推荐，计算奖励函数量化推荐动作对用户发展周期转移的长期价值；采用滑动窗口生成时间序列，利用编码器提取窗口内的潜在特征分布捕捉系统健康模式，计算加权累积重构误差作为异常评分函数，设定动态阈值，实现对推荐系统异常状态的精准感知。

本发明授权一种用于视频推荐的用户发展分析方法在权利要求书中公布了：1.一种用于视频推荐的用户发展分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据采集，收集用户行为数据； 步骤S2：用户发展周期阶段转移，根据用户行为数据定义用户发展周期，利用基础矩阵分解模型学习用户的基础兴趣和视频的核心特征，通过状态向量感知用户当前状态结合用户短期偏好的预测分数与衡量长期价值的Q函数从候选视频中做出推荐，计算奖励函数量化推荐动作对用户发展周期转移的长期价值，输出推荐动作序列； 步骤S3：生成阶段转移图谱，根据用户发展周期阶段转移路径生成转移图谱； 步骤S4：视频异常推荐检测，监控视频推荐指标，采用滑动窗口生成时间序列，利用编码器提取窗口内的潜在特征分布捕捉系统健康模式，通过自注意力模型预测未来潜在状态，计算加权累积重构误差作为异常评分函数，设定动态阈值； 步骤S5：生成报告，分析视频推荐异常原因并判断对用户正向发展周期阶段转移的影响； 在步骤S2中，所述用户发展周期阶段转移，包括以下步骤： 步骤S21：定义用户发展周期，根据用户行为数据明确划分用户发展周期阶段； 步骤S22：训练基础矩阵分解模型，定义代表用户短期偏好的预测分数，所用公式如下： ； ； 式中，Q1表示目标函数，表示所有已知的用户和视频交互对，K表示训练数据集，rui表示用户u对视频i的真实反馈，pu表示用户潜在向量，qi表示视频的潜在特征向量，表示用户短期偏好的预测分数，μ表示权重衰减项，T表示转置操作； 步骤S23：构建状态向量，所用公式如下： ； 式中，st表示在时间t的状态向量，HLt表示用户当前所处的发展周期阶段的独热编码，ft表示在时间t的用户特征向量，ct表示在时间t的上下文特征向量； 步骤S24：动作执行； 召回与预排序，基于用户潜在向量，使用近似最近邻检索和基础矩阵分解模型评分，生成动作空间，所用公式如下： ； 式中，At表示在时间t的动作空间，ai表示候选视频，Rt表示在时间t时通过召回环节筛选出候选视频集合，表示排序筛选函数，用于根据用户短期偏好的预测分数对召回集中的视频进行排序和截断选择； 选择最终得分最高的视频进行推荐，输出推荐动作序列，所用公式如下： ； 式中，at表示系统最终决定选择推荐的视频，argmax表示最大化参数求解器，表示动作价值函数，θ表示Q网络的参数，用于衡量推荐动作的长期价值； 步骤S25：计算奖励函数，并存储经验元组回放到缓冲区，所用公式如下： ； ； 式中，rt表示执行动作之后获得的总奖励，表示即时奖励，β1表示转移奖励的权重系数，M表示阶段转移奖励矩阵，Lt表示推荐前的用户发展周期阶段，Lt+1表示推荐后的用户发展周期阶段，D表示经验回放缓冲区，表示更新后的经验回放缓冲区，表示赋值操作，表示集合并集操作，st+1表示执行动作后环境转移到的下一个状态，表示经验元组； 步骤S26：更新Q网络，通过不断的视频推荐和收集用户反馈，使用梯度下降来更新参数θ使模型的损失函数最小化，所用公式如下： ； 式中，表示强化学习模型的损失函数，通过调整参数来最小化损失函数，N表示从经验回放缓冲区中随机采样的经验元组总数量，j表示经验元组的索引，表示目标Q值。

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