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龍圖騰網獲悉北京三人行時代數字科技有限公司申請的專利一種用于互聯網廣告推送的用戶行為預測系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120298038B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510781278.5，技術領域涉及：G06Q30/0202；該發明授權一種用于互聯網廣告推送的用戶行為預測系統及方法是由葉生根設計研發完成，并于2025-06-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于互聯網廣告推送的用戶行為預測系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用于互聯網廣告推送的用戶行為預測系統及方法，涉及互聯網信息技術領域，采集單位周期中用戶與廣告交互的歷史數據，建立用戶與廣告交互歷史記錄組成的歷史記錄數據庫，從歷史記錄數據庫中采集各個用戶與廣告交互的時間特征，建立歷史交互權重矩陣，采集單位周期中用戶與廣告交互的時間間隔，采集單位周期中用戶每次與廣告的操作行為，基于用戶的與廣告的歷史交互記錄和用戶與廣告交互的行為特征，建立用戶的興趣圖譜，通過圖注意力網絡生成用戶的趨勢向量結合用戶與廣告交互的歷史記錄計算用戶對于廣告的推薦權重，將推薦權重最大的廣告推薦給與用戶行為特征相同的另一用戶。

本發明授權一種用于互聯網廣告推送的用戶行為預測系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種用于互聯網廣告推送的用戶行為預測方法，其特征在于：方法包括： 步驟100：采集單位周期中用戶與廣告交互的歷史數據，建立用戶與廣告交互歷史記錄組成的歷史記錄數據庫； 步驟S200：從歷史記錄數據庫中采集各個用戶與廣告交互的時間特征，建立歷史交互權重矩陣； 步驟S300：采集單位周期中用戶與廣告交互的時間間隔，計算用戶的長期興趣評估值； 步驟S400：采集單位周期中用戶每次與廣告的操作行為，計算用戶的短期興趣評估值； 步驟S500：基于用戶的與廣告的歷史交互記錄和用戶與廣告交互的行為特征，建立用戶的興趣圖譜，通過圖注意力網絡生成用戶的趨勢向量； 步驟S500包括： 步驟S501：獲取第i個用戶對所有廣告的短期興趣評估值組成第一評估向量r1，獲取第i個用戶對所有廣告的長期興趣評估值組成第二評估向量r2； 步驟S502：對r1和r2進行拼接得到第i個用戶的特征向量fi，fi＝r1||r2，其中||表示拼接操作，將第i個用戶作為圖結構中的節點i，特征向量fi為節點i的節點特征向量； 步驟S503：獲取第i個用戶的特征向量fi和第m個用戶的特征向量fm，計算特征向量fi和特征向量fm的相似度simfi，fm，設置相似度閾值θ，當simfi，fm＞θ時建立節點i和節點j的無向邊，其中sim表示相似度計算函數； 步驟S504：計算節點i和節點k進行聯合編碼pi,k，pi，k＝LeakyReLUaTWfi||Wfk，其中LeakyReLU表示線性激活函數，a表示注意力向量，W表示特征變換矩陣，||表示拼接操作； 步驟S505：獲取與節點i存在無向邊連接的所有節點，將所述所有節點與節點i共同組成包括自己的鄰居節點集合U，當節點m與節點i之間存在無向邊時，對節點i和節點m的聯合編碼pi,m進行歸一化，得到節點i對節點m的注意力系數ei,m， 步驟S506：通過圖注意力網絡對節點特征進行特征聚合，其中，σ表示Sigmoid函數，表示圖注意力網絡中第l+1個傳播層的特征聚合結果，當第L個傳播層完成特征融合后，將第L個傳播層的輸出結果作為第i個用戶的行為趨勢向量vi； 步驟S600：采集用戶當前與廣告的交互記錄，結合用戶與廣告交互的歷史記錄計算用戶對于廣告的推薦權重，將推薦權重最大的廣告推薦給與所述用戶行為特征相同的另一用戶； 步驟S600包括： 步驟S601：獲取當前時間與第i個用戶最近一次對第j條廣告的進行點擊的時間間隔，將所述時間間隔記為相關時間間隔tri,j； 步驟S602：計算第i個用戶對于第j條廣告的推薦權重Ei,j，其中，η是平衡系數，0＜η＜1，β是時間衰減系數，0＜β＜1，Si,j表示第i個用戶對第j條廣告的短期興趣評估值，Hi,j表示第i個用戶點擊第j條廣告的歷史交互權重； 獲取第i個用戶對所有廣告的推薦權重，將推薦權重最大的廣告記為第i個用戶的目標廣告； 步驟S603：將當前時間某一待推送用戶記為當前用戶，獲取當前用戶的歷史交互記錄，計算當前用戶的行為趨勢向量q； 步驟S604：當行為趨勢向量q與行為趨勢向量vi的相似度大于閾值時，將目標廣告推送當前用戶。

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