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龙图腾网恭喜北京易汇众盟网络技术有限公司申请的专利基于深度学习的私域直播用户行为分析与引流推荐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：CN119311952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411824630.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于深度学习的私域直播用户行为分析与引流推荐方法是由广宇昊;于惊涛;曾黎;傅强设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的私域直播用户行为分析与引流推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的私域直播用户行为分析与引流推荐方法，涉及深度学习技术领域，包括：采集用户行为数据，构建多模态深度神经网络进行处理，提取用户时序行为特征，利用残差连接结构和对比学习提取用户文本意图特征，通过时序图注意力网络获取用户行为链路特征，通过高斯混合聚类模型进行用户分层，利用深度交叉神经网络预测用户流失概率，并结合循环神经网络预测用户未来活跃度和购买力，通过图注意力商品知识网络匹配商品，利用改进双塔深度神经网络结合难样本挖掘和变分自编码器进行推荐，搜索优化推送策略得到最优推送策略。

本发明授权基于深度学习的私域直播用户行为分析与引流推荐方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的私域直播用户行为分析与引流推荐方法，其特征在于，包括：采集私域直播用户的行为数据，基于多头自注意力机制构建多模态深度神经网络，将所述行为数据添加至所述多模态深度神经网络，通过双向长短期记忆网络模块，结合门控递归单元和时间衰减因子进行时序加权处理，得到用户时序行为特征，从所述行为数据中提取用户评论文本并添加至残差连接结构模块中，通过对比学习处理得到用户文本意图特征，从所述行为数据中提取用户行为路径并添加至时序图注意力网络模块，通过随机游走节点采样和图神经网络的消息传递获取用户行为链路特征，通过多层感知机对所述用户时序行为特征、所述用户文本意图特征和所述用户行为链路特征进行特征变换和归一化，得到用户融合特征；基于所述用户融合特征，构建高斯混合聚类模型，通过计算类间距离分布对用户进行自适应分层，构建深度交叉神经网络，将所述用户融合特征输入所述深度交叉神经网络，通过特征交互层提取特征组合关系，通过残差网络层优化特征表达，得到用户流失概率值，构建循环神经网络预测模型，将用户历史购买数据输入所述循环神经网络预测模型，采用多任务学习框架同时预测用户未来活跃度和购买力得分，基于所述用户流失概率值和所述用户未来活跃度和购买力得分生成引流权重系数；构建图注意力商品知识网络，将所述用户融合特征输入所述图注意力商品知识网络，通过多跳实体关系推理获取匹配商品集合，构建改进双塔深度神经网络并将所述用户融合特征和所述匹配商品集合作为输入数据，通过难样本挖掘模块构建对比学习负样本队列，通过变分自编码器模块学习用户-商品交互分布，得到商品推荐概率矩阵，将所述商品推荐概率矩阵与所述引流权重系数进行加权计算，得到最终商品排序得分，将所述最终商品排序得分输入预先构建的双重深度Q网络，通过汤普森采样方法选择推送策略并结合蒙特卡洛树搜索方法优化所述推送策略得到最优推送策略。

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