本发明提供了一种融合环境感知与用户行为分析的智能餐饮交互方法，涉及智能餐饮交互技术领域，方法包括：通过对桌位群体交互意图进行解析，结合噪声、服务负载和设备状态生成交互通道选择、交互内容和交互时序子策略，并按策略在语音、终端界面、服务机器人等通道执行交互操作。在交互过程中同步采集显性反馈、隐性反馈及环境状态变化数据，构建多源反馈样本，用于增量更新场景识别与意图推理模型，重新生成多通道交互策略，从而自适应优化服务通道选择与内容编排，提升用户满意度和运营效率。本发明解决了现有技术中存在环境感知与用户行为分析相互割裂，且缺乏基于环境与用户联合状态的自适应交互决策与闭环优化的问题。
📄 2025118516840
📂 G06F3_01
👤 杭州洪奇信息科技有限公司
📅 2025-12-10
本发明公开了一种全渠道消费者行为追踪与市场调查一体化平台，平台采用联邦学习和差分隐私技术构建隐私友好的多特征身份解析模型，实现跨渠道用户的高精度匹配。平台使用图注意力神经网络将消费者全渠道行为表示为异构有向图，提出新的结构摩擦指数以识别决策旅程中的转化障碍节点。利用自编码器联合嵌入显性调查数据和隐性行为数据，并引入因果森林模型估计态度因素对购买行为的因果效应，构建综合价值函数融合行为偏好、态度倾向、因果效应和旅程阻力。决策支持层根据摩擦指数和价值评分自动触发个性化营销干预，结合A/B测试反馈动态优化模型。该发明实现了隐私保护与准确识别的平衡，能够深度洞察消费者决策旅程并提供因果驱动的价值预测。
📄 2025117891590
📂 G06Q30_0202
👤 三明医学科技职业学院
📅 2025-12-01
本发明涉及一种互联网营销活动重点用户参与度趋势预测方法，属于供互联网趋势预测领域，其包括以下步骤：S1.收集营销数据，根据营销数据中的重点用户的分类权重和互动行为分数构建重点用户参与度趋势序列；S2.构建变分模态模型，使用粒子群优化算法优化变分模态模型的最优参数组合，并通过变分模态模型将重点用户参与度趋势序列分解为若干重点用户参与度趋势子序列；S3.采用DenseNet网络的密集连接方式改进时域卷积网络，将各重点用户参与度趋势子序列分别送入改进的时域卷积网络中进行卷积运算，分析重点用户参与趋势。本发明解决了联网营销趋势预测趋势序列非线性非平稳的问题，避免梯度消失和爆炸问题，加强特征重用的能力。
📄 2024115804822
📂 G06Q30_0202
👤 浙江理工大学
📅 2024-11-07
本发明公开了一种行为断点的跟进处理方法，用于解决现有行为断点没有得到有效的跟进的问题。本发明提供的方法包括：获取平台上未处理过的目标行为断点；若所述目标行为断点满足预设的提醒条件，则向所述目标行为断点所对应的行为用户发送提醒信息，所述提醒信息包括引导所述行为用户从所述行为断点处继续后续流程的指导性信息；检测所述行为用户是否在预设时间内在所述平台上完成所述后续流程；若是，则确定所述目标行为断点已处理完成；若否，则根据所述目标行为断点生成跟进任务；将生成的跟进任务下发给销售坐席，以使所述销售坐席根据所述跟进任务与所述行为用户联系，并指导所述行为用户完成所述后续流程。本发明还提供存储介质和服务器。
📄 2017109453848
📂 G06F9_46
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2017-10-12
本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于交往行为的用户价值预测方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：构建用户的多个行为的时间序列，并输入所述多个行为的时间序列至长短期记忆神经网络中；基于行为注意力机制计算所述多个行为的时间序列中每个行为的时间序列的关注度；基于每个行为的时间序列及每个行为的时间序列的关注度训练所述长短期记忆神经网络；更新所述长短期记忆神经网络每个时刻的隐层状态，并基于时间注意力机制计算更新后的每个时刻的隐层状态，得到每个时刻的关注度；根据所述每个时刻的关注度及对应时刻的隐层状态预测所述用户的价值。本发明采用双注意力机制，提高了模型的预测准确率，提高了预测结果的准确度。
📄 2021100311994
📂 G06Q30_02
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2021-01-11
本发明实施例提供一种用户行为确定方法及装置，该方法包括：获取历史时段内的用户数据，所述历史时段为当前时刻之前的一个时段；根据所述用户数据，确定所述历史时段内发生的主事件和细节事件；确定所述主事件与所述细节事件之间的关联信息；根据所述主事件、所述细节事件、及所述主事件与所述细节事件之间的关联信息，生成用户行为信息。用于简化用户操作，并提高确定用户行为的效率。
📄 201810612918X
📂 G06F16_954
👤 青岛海信移动通信技术有限公司
📅 2018-06-14
本发明公开了一种基于用户行为分析的广告推送系统及方法，涉及广告推送技术领域，该系统公开了用户行为记录模块、行为投入解析模块、广告推送分析模块，设置用户行为记录模块与行为投入解析模块，对用户的各类型行为进行记录，并定期对用户的所有行为进行深度且精确的解析，多维度、多因素的捕捉用户行为，设置广告推送分析模块，通过对用户行为的深度捕捉，精确地分析出用户对于不同类型商品的兴趣与偏好，根据分析结果动态调整不同类型商品广告的推送顺序，保证用户的体验，提高广告点击率和转化率。
📄 2025101972649
📂 G06Q30_0241
👤 广州市简筱网络科技有限公司
📅 2025-02-21
本申请适用于防沉迷技术领域，提供了一种获取沉迷指数的方法，所述方法包括：在预设时长内，获取用户在多个客户端上，针对每个客户端的点击次数以及使用时长；根据所述用户在多个客户端上，针对每个客户端的点击次数，获取目标客户端的第一沉迷数据；根据所述用户在多个客户端上，针对每个客户端的使用时长，获取目标客户端的第二沉迷数据；根据所述第一沉迷数据和所述第二沉迷数据，得到所述用户对目标客户端的沉迷指数。通过上述方式将当前用户的点击次数对应的第一沉迷数据以及当前用户的使用时长对应的第二沉迷数据结合，得到用户对目标客户端的沉迷指数。通过多个数据维度分析用户的沉迷指数，提高了获取沉迷指数的准确度。
📄 2020101376474
📂 A63F13_79
👤 广东小天才科技有限公司
📅 2020-03-02
本发明涉及大数据领域，公开了一种用户行为异常分析方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取车险赔付相关的用户行为信息，其中，用户行为信息包括多个用户行为因子；对各用户行为因子进行特征清洗，并从清洗后的用户行为因子中筛选符合预置模型指标标准的多个用户行为因子作为模型因子；通过预置特征工程对各模型因子进行数值化处理，得到各模型因子对应的特征编码；通过预置的用户行为异常分析模型，计算各特征编码之间的一维关联信息和二维交叉信息，并根据一维关联信息和二维交叉信息，对车险赔付相关的用户行为进行分类处理，得到用户行为的异常分析结果。本发明提升了用户行为异常识别模型的识别准确度，并降低其训练时间。
📄 2021106454864
📂 G06K9_62
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2021-06-10
本发明公开了一种基于用户历史行为序列的广告点击率预测方法，该方法包括：采集目标用户特征信息、广告信息以及用户历史行为信息，构建广告相关图，并运用图嵌入方法对用户历史行为信息数据进行增强表示，学习得到能充分表达广告特征的表示向量；在点击率预估模型中加入自注意力机制层，能够更直接地学习到用户历史行为之间的内部相关性，减少了对外部信息的依赖。在多个公开的亚马逊商品点击数据集以及盘石公司广告点击数据集上的实验显示，本发明提供的技术方案提高了点击率预测的准确性，从而可以更准确地向用户展示其感兴趣的广告。
📄 2020111549696
📂 G06Q30_0242
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-10-26
本发明涉及一种评论信息对用户签到影响的度量方法，首先通过张量分解得到用户每次签到的意图分类，然后通过隐马尔科夫模型对用户的下一步意图进行预测，得到用户的下一步访问意图；对1km范围内的同意图位置进行确定；选择模型参数；基于用户该意图的历史评论数据集构建语料库；通过该语料库来训练LDA主题模型，同时对1km范围内同属该意图的位置的评论数据集构建语料库训练LDA主题模型；分析得到的主题的相似性，利用JS距离求得主题相似性并得到top‑k个预测位置。本发明考虑了用户评论信息对用户下一步位置选择的影响，通过预测用户下一步意图，计算用户历史数据中与当前在范围内的位置主题相似性，预测下一个兴趣点。
📄 2019102132493
📂 G06Q10_04
👤 重庆邮电大学
📅 2019-03-20
本申请提供了一种确定用户的行为特征的方法和装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：在确定用户的行为特征时，服务器可以获取第一预设时长内，目标用户在至少一个社交应用程序中的社交信息，其中，社交信息包括关注的内容、发表的内容和联系人账户信息，对于每个社交应用程序，按照预设的分类原则，对社交应用程序的社交信息进行分类处理，对分类得到的每类社交信息的特征按照预设规则分别进行排序，得到社交应用程序对应的热点信息，根据至少一个社交应用程序对应的热点信息，确定目标用户的行为特征。采用本申请，可以获取到更多的行为特征。
📄 2018114359836
📂 G06F40_289
👤 广州高航技术转移有限公司
📅 2018-11-28
柿子坊 · 知识产权运营
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