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龙图腾网恭喜广州趣米网络科技有限公司申请的专利一种用户偏好分析方法及系统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：CN119646316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510179490.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种用户偏好分析方法及系统是由陈树佳;吴炜;麦小红设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用户偏好分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及大数据处理技术领域，尤其涉及一种用户偏好分析方法及系统，方法包括：将目标用户各需求的热度值序列输入长短时记忆网络，得到各需求的长时特征和短时特征，各需求的长时特征组成了目标用户的用户画像；获取目标用户所属用户群体的相关性矩阵，并将各需求的短时特征和相关性矩阵输入偏好分析模型，得到各需求的热度衰减系数；将目标用户对各需求的实时热度值和热度衰减系数输入预设衰减模型以预测各需求的热度持续时长，得到分析结果。通过本申请的技术方案，能够考虑到用户对各需求的热度衰减，得到准确的偏好分析结果。

本发明授权一种用户偏好分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用户偏好分析方法，其特征在于，所述分析方法包括：将目标用户各需求的热度值序列输入长短时记忆网络，得到各需求的长时特征和短时特征，各需求的长时特征组成了目标用户的用户画像；对所有用户的用户画像进行聚类，得到目标用户所属的用户群体；获取用户群体的相关性矩阵，并将各需求的短时特征和相关性矩阵输入偏好分析模型，得到各需求的热度衰减系数，所述相关性矩阵包括任意需求间热度值变化的相关性；将目标用户对各需求的实时热度值和热度衰减系数输入预设衰减模型以预测各需求的热度持续时长，将各需求的热度持续时长作为分析结果；偏好分析模型的训练方法包括：依据任意用户各需求的热度值第一历史序列获取各需求的短时特征和所述用户所属用户群体的相关性矩阵，作为一组训练样本；在所述用户热度值第一历史序列之后各需求的热度值第二历史序列中拟合预设衰减模型，获取训练样本的衰减系数标签；将训练样本输入偏好分析模型以获取输出结果，计算输出结果和所述衰减系数标签的均方差损失函数以对偏好分析模型进行迭代训练；需求和需求间热度值变化的相关性的计算方法包括：对于用户群体中的任意用户，计算当前采集周期和上一个相邻采集周期的热度值差值，得到各需求的热度值变化序列，并计算所述用户在需求和需求之间热度值变化序列的皮尔逊相关系数；计算用户的代表性，所述代表性与用户画像和用户群体聚类中心间的欧氏距离呈负相关；根据代表性对所有用户的皮尔逊相关系数进行加权求和，得到需求和需求间热度值变化的相关性。

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