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龙图腾网获悉南京烽火星空通信发展有限公司申请的专利一种基于用户行为序列的短视频异常行为识别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：CN116226769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211682503.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于用户行为序列的短视频异常行为识别方法是由易黎;宋南;王涛;苏俊亮;沈梦强;卓奕炜;相若晨;张晓燕设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户行为序列的短视频异常行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于用户行为序列的短视频异常行为识别方法，涉及风控技术领域，具体包含如下步骤；获得用户全面的行为序列，包含用户在短视频社交平台上的各种属性特征；采用深度兴趣网络DIN作为训练模型，将用户行为序列分为连续值行为特征和离散值行为特征；且连续值行为特征和离散值行为特征以时间顺序进行排序，用户的id和设备作为条件输入，进而使深度兴趣网络DIN根据不同用户在行为序列特征下做出精准分类；获取用户的连续值行为特征和离散值行为特征，基于深度兴趣网络DIN的短视频用户行为序列识别网络结构，经过Attention结构和全连接FC结构进行用户行为序列特征间的关联学习，通过行为相似性和特点来识别水军用户。

本发明授权一种基于用户行为序列的短视频异常行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户行为序列的短视频异常行为识别方法，其特征在于：具体包含如下步骤； 步骤1，获得用户全面的行为序列，包含用户在短视频社交平台上的各种属性特征； 步骤2，采用深度兴趣网络DIN作为训练模型，将用户行为序列分为连续值行为特征和离散值行为特征；且连续值行为特征和离散值行为特征以时间顺序进行排序，用户的id和设备作为条件输入，进而使深度兴趣网络DIN根据不同用户在行为序列特征下做出精准分类； 步骤3，获取用户的连续值行为特征和离散值行为特征，基于深度兴趣网络DIN的短视频用户行为序列识别网络结构，经过注意力机制Attention结构和全连接FC结构进行用户行为序列特征间的关联学习，通过行为相似性和特点来识别水军用户； 在步骤2中，连续值行为特征在短视频平台中包含作品账号、收藏作品账号、是否浏览完作品、是否对作品点赞、作品发布时间、作品时长、浏览作品时长； 以用户账号为基本，将同一用户下的上述连续值行为进行聚类，再按时间顺序进行排序，从而获得在一段时间内的某用户的连续值行为序列； Con_act_seq＝{actions1,actions2,actions3,…actionst} actionst＝f1t,f2t,f3t,…fnt 其中，t表示某一时刻，Con_act_seq表示一段时间内的连续值行为序列特征；actionst表示在t时刻下某用户产生的所有行为序列集合；fnt表示在t时刻下不同行为的值，n为不同行为序号； 由于上述的连续行为数值大都表示次数、时间点，在构建数据集时需要对上述排序后的数值按顺序映射到连续实数值上，即 充分学习不同时间段内的用户连续行为之间的关系，将整个时间段划分为k个子时间段，子时间段间可重叠，d为重叠长度，具体如下：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京烽火星空通信发展有限公司，其通讯地址为：210019 江苏省南京市建邺区云龙山路88号烽火科技大厦A栋26F；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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