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龙图腾网获悉北京亿家老小科技有限公司申请的专利基于深度学习的O2O平台用户画像构建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：CN119150158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411224560.5，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于深度学习的O2O平台用户画像构建方法是由董小蒙;陈曼丽设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的O2O平台用户画像构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的O2O平台用户画像构建方法，涉及深度学习构建用户画像技术领域。该基于深度学习的O2O平台用户画像构建方法，通过分类与回归树对用户进行群体分类、识别用户行为特征，构建用户画像决策树模型，对用户行为数据进行预测，生成用户特征向量，基于用户特征向量构建O2O平台用户画像，并分析用户后续行为数据与O2O平台用户画像的匹配程度，并通过与业务指标的综合分析，获取平台用户画像优化指数，建立实时更新和迭代优化的机制，更新用户画像决策树模型，优化O2O平台用户画像，提高用户画像精度，帮助O2O平台更好地理解用户的行为模式和偏好，从而优化营销策略，帮助平台更好地满足用户需求，提高用户忠诚度和市场份额。

本发明授权基于深度学习的O2O平台用户画像构建方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的O2O平台用户画像构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集O2O平台数据源中的用户行为数据，通过聚类算法建立用户行为综合数据集；S2.基于用户行为综合数据集，通过分类与回归树对用户进行群体分类，识别用户行为特征，构建用户画像决策树模型；S3.使用用户画像决策树模型对用户行为数据进行预测，生成用户特征向量，基于用户特征向量构建O2O平台用户画像；S4.通过O2O平台数据源中用户后续行为数据和O2O平台用户画像的匹配程度和业务指标数据，获取平台用户画像优化指数，建立实时更新和迭代优化的机制，更新用户画像决策树模型，优化O2O平台用户画像；获取平台用户画像优化指数的具体过程如下：对用户后续行为数据和O2O平台用户画像进行相似特征提取，计算用户行为特征向量和用户画像特征向量的余弦相似度，获取特征向量匹配指数；将业务指标数据中用户转化率和用户点击率与用户转化率的标准值和用户点击率的标准值进行综合运算，获取业务达标指数；将特征向量匹配指数和业务达标指数进行综合运算，获取平台用户画像优化指数；用户行为特征向量特征向量匹配指数的计算公式如下：,式中，Vdf表示用户行为特征向量，Vrg表示用户画像特征向量，表示特征向量匹配指数，βGB表示向量之间余弦相似度的标准值，业务达标指数的计算公式如下,式中表示业务达标指数，ER表示用户转化率，RG表示用户转化率的标准值，ΔFc表示用户转化率允许的偏差值，QZ表示用户点击率，DB表示用户点击率的标准值，表示用户点击率允许的偏差值，平台用户画像优化指数的计算公式如下：式中，ω表示平台用户画像优化指数，表示特征向量匹配指数的权重因子，表示业务达标指数的权重因子。

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