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龙图腾网获悉山东奔跑吧贝壳文化传媒有限公司申请的专利一种基于用户行为分析的社交媒体数据挖掘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：CN120632201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510699944.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于用户行为分析的社交媒体数据挖掘方法是由钟琳;高源;钟飞;时可欣设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户行为分析的社交媒体数据挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于用户行为分析的社交媒体数据挖掘方法。实时采集用户多源行为数据，通过自然语言处理解析非结构化数据，提取关键词组并映射至结构化字段；经数据清洗剔除异常数据后，在时间窗口内构建行为序列，引入时间感知嵌入向量生成时序特征表示，同时利用BERT提取行为内容语义向量，融合行为类型、强度等特征生成统一内容表示向量；最后通过BiGRU‑Attention网络融合两类特征，预测用户未来行为概率值以驱动个性化推荐。该方法解决现有技术对行为语义动因捕捉不足、数据异构性处理困难及动态建模能力弱等问题，提升了社交媒体数据挖掘精度。

本发明授权一种基于用户行为分析的社交媒体数据挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户行为分析的社交媒体数据挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、用户数据采集：从社交媒体平台实时获取用户行为产生的多源行为数据； S2、数据转换：对非结构化数据进行解析，通过自然语言处理从多源行为数据中提取关键词组，将提取的关键词组映射到预设的结构化字段； S3、数据预处理：对数据转换操作后的数据进行数据清洗，去除异常数据； S4、构建行为时序表示：以用户为单位，在设定的时间窗口内将行为按时间顺序构建为行为序列，引入时间感知嵌入向量，形成用户动态行为变化的时序特征表示； S5、内容特征抽取与编码：以用户为单位，在设定的时间窗口内对行为按内容进行感知特征提取，并将行为内容特征转换为统一维度的内容表示向量； S6、用户意图识别：将时序特征表示向量与内容表示向量输入行为意图识别模型，预测用户未来的行为概率值，驱动个性化推荐； 所述步骤S4中形成用户动态行为变化的时序特征表示的具体实现为： 在时间窗口内，按照时间戳升序排列行为集合，其中每个行为提取行为类型，行为强度以及行为间隔特征；其中，所述行为类型经热编码转换为向量，行为强度通过归一化得到，行为间隔； 计算行为在时间窗口内的相对位置，其中代表相对位置，为行为的发生事件戳，t为时间窗口终点即当前时间点；通过正弦余弦函数生成时间感知向量，其中d为嵌入维度索引，D为总维度； 将、、与拼接为复合特征向量，并通过循环神经网络对序列进行建模，输出隐藏状态序列H； 对隐藏状态序列H进行均值池化得到用户时序特征表示向量； 所述步骤S5统一维度的内容表示向量的具体实现为： 在时间窗口内，对每个行为的行为内容使用BERT提取文本语义向量； 将行为类型向量和行为强度，结合文本语义向量拼接成多特征向量； 通过线性变化和激活函数生成交互特征，其中表示为权重矩阵，表示为偏置向量； 将每个行为的交互特征经过投影到统一维度，其中，表示为投影矩阵，为偏置向量； 最后对窗口内所有行为的进行聚合生成用户级内容表示向量：。

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