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龙图腾网获悉厦门她趣信息技术有限公司申请的专利一种通过交互情景预测提升留存的方法、装置、设备及存储介质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：CN120744855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511262959.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种通过交互情景预测提升留存的方法、装置、设备及存储介质是由黄天财;吕金松;陈晓亮;黄俊杰;黄海波;王庭杰;郑颖;罗浩;李伟;陈榕城;张龄伟;张争旭;高强设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通过交互情景预测提升留存的方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种通过交互情景预测提升留存的方法、装置、设备及存储介质，通过获取交互场景中用户间的当前多模态交互数据流，进行噪声过滤、分帧处理、尺寸归一化和时间聚合等预处理，并提取情感特征，生成实时多维观察向量序列。该序列捕捉了多模态信息的互补性和时序依赖，克服了单一模态静态分析的局限。将观察向量序列输入预训练的隐马尔可夫模型，该模型基于历史序列训练，定义隐状态集合、初始概率、转移矩阵和发射概率。通过Viterbi算法推理，获得当前时刻的最优情绪状态路径，实现对情绪转移不确定性的概率建模和动态预测。从路径中提取当前情绪状态，驱动虚拟宠物的拟态表现在交互界面显示，形成直观反馈，增强情感连接，提升用户留存率。

本发明授权一种通过交互情景预测提升留存的方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种通过交互情景预测提升留存的方法，其特征在于，包括： 获取目标社区内A类用户和B类用户的当前多模态交互数据流，对所述当前多模态交互数据流进行预处理，并对预处理后的所述当前多模态交互数据流进行特征提取以生成实时多维观察向量序列，具体为： 从净化文本中提取文本情感特征，其表达式为： Stext=BERTWord-SegmentTfiltered；其中，Word-Segment为分词函数，BERT为预训练语言模型，Stext为文本情感分数，Tfiltered为过滤后的净化文本； 从语音帧序列中提取语音情感特征，其表达式为： 其中，为第i帧的基频，为第i帧的能量，为第i帧的梅尔频率倒谱系数，、、为权重系数，n为语音帧总数; 从预处理后的图片提取图片情感特征，其表达式为：Simage=ResNetIpre；其中，ResNet为残差神经网络，Simage为图片情感指数，Ipre为预处理后的图片； 从聚合后的用户行为数据中提取行为特征，其表达式为：Sbehavior=[Gscore,Rdelay]；其中，Gscore为归一化的送礼价值分数，Rdelay为归一化的回复延迟时间，Sbehavior为聚合后的用户行为数据，[]表示向量构成； 组合生成t时刻的观察向量ot=[Stext,Svoice,Simage,Gscore,Rdelay]T，将连续时间步的观察向量组成实时多维观察向量序列，其中，所述当前多模态交互数据流包括文本消息、语音消息、图片消息和用户行为数据； 将所述实时多维观察向量序列输入至预训练的隐马尔可夫模型，并通过Viterbi算法推理以获得当前时刻的最优情绪状态路径，所述预训练的隐马尔可夫模型基于A类用户和B类用户的历史多维观察向量序列进行训练得到； 从所述最优情绪状态路径中提取当前时刻的情绪状态，并基于所述当前时刻的情绪状态在驱动虚拟宠物的拟态表现，并在交互界面显示。

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