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龙图腾网获悉北京蓝色创想网络科技有限责任公司申请的专利一种基于趋势、原因与置信度的用户付费行为预测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：CN119558906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510127521.1，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种基于趋势、原因与置信度的用户付费行为预测方法是由朱盛;罗家胜;曹涛;张灿阳;张旭;胡影超;魏冉;褚坤;王斌;刘哲祺;茹吉;项轼辙设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于趋势、原因与置信度的用户付费行为预测方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于趋势、原因与置信度的用户付费行为预测方法，能够解决现有游戏用户付费行为预测方法预测误差大的技术问题。该基于趋势、原因与置信度的用户付费行为预测方法包括将用户数据划分为付费行为数据和非付费行为数据，并分别训练第一预测模型和第二预测模型。第一预测模型通过学习过去的付费行为趋势来预测用户未来付费行为。第二预测模型从原因的角度，通过学习非付费的行为与用户付费行为之间的映射关系。两个预测模型从不同视角去预测付费行为，结果更具准确率。另外，本申请设计并结合模型置信度对用户付费行为进行预测，这考虑了预测模型自身可靠程度对付费行为的影响。

本发明授权一种基于趋势、原因与置信度的用户付费行为预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于趋势、原因与置信度的用户付费行为预测方法，其特征在于，包括： 将用户数据划分为第一数据和第二数据；所述第一数据为各个用户的付费行为数据，所述第一数据包括每个用户每天的付费数据，所述付费数据包括时间特性；所述时间特性用于表征用户信息和时间信息的关联关系；所述第二数据为各个用户的非付费行为数据，所述第二数据包括每个用户每天的非付费数据，所述非付费数据包括多个非付费特征；所述非付费特征包括第个用户过去第天的商城访问次数、第个用户过去第天在商城中访问商品次数、第个用户过去第天充值界面的操作次数、第个用户过去第天在商城的停留时间、第个用户过去第天的总游戏局数和第个用户过去第天的登录次数； 基于所述时间特性，对所述第一数据编码，得到第一编码数据； 周期性遍历所述第一编码数据，构建第一数据集； 基于第一损失函数和所述第一数据集，训练第一预测模型； 基于所述非付费特征，对所述第二数据编码，得到第二编码数据； 周期性遍历所述第二编码数据，构建第二数据集； 基于第二损失函数和所述第二数据集，训练第二预测模型； 基于历史付费率，确认第一付费用户集、第二付费用户集和第三付费用户集； 基于所述第一数据集，分别建立与所述第一付费用户集、所述第二付费用户集和所述第三付费用户集对应的第一评估数据集、第二评估数据集和第三评估数据集； 基于所述第二数据集，分别建立与所述第一付费用户集、所述第二付费用户集和所述第三付费用户集对应的第四评估数据集、第五评估数据集和第六评估数据集； 根据所述第一预测模型，基于所述第一评估数据集得到第一置信度、基于所述第二评估数据集得到第二置信度，以及，基于所述第三评估数据集得到第三置信度； 根据所述第二预测模型，基于所述第四评估数据集得到第四置信度、基于所述第五评估数据集得到第五置信度，以及，基于所述第六评估数据集得到第六置信度； 根据第一组合概率、第二组合概率或第三组合概率，得到付费预测结果；所述第一组合概率包括所述第一置信度和所述第四置信度；所述第二组合概率包括所述第二置信度和所述第五置信度；所述第三组合概率包括所述第三置信度和所述第六置信度；所述付费预测结果为概率值，用于表征用户的付费倾向度。

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