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龙图腾网获悉广州小娱网络科技有限公司申请的专利基于深度学习的游戏用户行为预测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：CN120242485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510136909.8，技术领域涉及：A63F13/67；该发明授权基于深度学习的游戏用户行为预测系统是由马灿祺;吴思煊设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的游戏用户行为预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及用户行为预测技术领域，具体涉及基于深度学习的游戏用户行为预测系统，该系统公开了常规行为预测生序模块、常规行为预测执行模块、异常行为快速确定模块，设置常规行为预测生序模块与常规行为预测执行模块，通过长短期记忆模型对游戏用户的各种行为进行周期性预测，通过行为预测序列保证优先对游戏用户的潜在异常风险高的行为进行预测，保证游戏用户行为预测的有序性与高效性，设置异常行为快速确定模块，在发现游戏用户的异常行为后，动态对行为的预测顺序进行调整，深度分析异常行为与其余行为之间的异常关联性，保证在短时间内快速锁定游戏用户的所有异常行为。

本发明授权基于深度学习的游戏用户行为预测系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的游戏用户行为预测系统，其特征在于，包括常规行为预测生序模块、常规行为预测执行模块、异常行为快速确定模块； 所述常规行为预测生序模块用于周期性生成针对每个游戏用户的行为预测序列，基于行为预测序列依次对游戏用户的每种游戏行为进行预测； 游戏用户的行为预测序列生成过程如下：获取一个游戏用户面向各种游戏行为的潜在测异值，将各种游戏行为按照潜在测异值的数值由大至小依次进行排序，进而生成该游戏用户的行为预测序列； 游戏行为的潜在测异值获取过程如下：获取一种游戏行为在之前j个周期的行为预测值，将所有行为预测值按照周期的先后顺序依次排序，将排序后相邻的后一个行为预测值与前一个行为预测值进行对比，当后一个行为预测值大于前一个行为预测值时，将异常加剧次数增加一次，当后一个行为预测值小于等于前一个行为预测值时，不作处理，将异常加剧次数标记为Lvm，将排序后相邻两个行为预测值进行差值计算并取绝对值，得到行为摇摆值，将所有行为摇摆值进行求和处理并取均值，得到行为预测摇摆值Sew，将所有行为预测值进行求和处理并取均值，得到行为预测均值Mds，利用公式得到该种游戏行为的潜在测异值Bzx，其中，y1为预测摇摆系数，y2为行为预测系数； 所述常规行为预测执行模块在每对游戏用户的一种游戏行为进行预测后，获取该种游戏行为的行为预测值，基于行为预测值与行为预测分界值的比较结果，判定游戏行为是否为异常游戏行为； 所述异常行为快速确定模块当出现异常游戏行为时，将行为预测序列中异常游戏行为之后的所有游戏行为均标记为异常待解行为，获取各异常待解行为的异常同步值，将所有异常待解行为按照异常同步值的数值由小至大依次进行排序，生成该游戏用户的异常快速确定序列，基于异常快速确定序列依次对游戏用户的异常待解行为进行预测； 异常待解行为的异常同步值获取方式如下：确定一个异常待解行为，获取异常待解行为的历史行为解析值，同步获取异常游戏行为的历史行为解析值，将异常待解行为的历史行为解析值与异常游戏行为的历史行为解析值进行差值计算并取绝对值，得到异常待解行为的异常同步值； 历史行为解析值获取过程如下：获取一种游戏行为在之前d个周期的行为预测值，设置行为预测高值与行为预测低值，当行为预测值大于等于行为预测高值时，将预测超异次数增加一次，将预测超异次数标记为Phm，当行为预测值小于等于行为预测低值时，将预测理想次数增加一次，将预测理想次数标记为Xus，当行为预测值介于行为预测高值与行为预测低值之间时，将该行为预测值标记为常规预测值，将所有常规预测值进行求和处理并取均值，得到平均常规预测值Fzw，利用公式得到该种游戏行为的历史行为解析值Ldt，其中，a1为预测超异系数，a2为预测理想系数，a3为常规预测系数。

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