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龍圖騰網獲悉南通理工學院申請的專利一種基于深度學習的游戲行為分析系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120305690B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510789145.2，技術領域涉及：A63F13/79；該發明授權一種基于深度學習的游戲行為分析系統是由徐昂;盧佳欣;朱琳;欒蓉宇設計研發完成，并于2025-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的游戲行為分析系統在說明書摘要公布了：本發明涉及行為分析技術領域，具體為一種基于深度學習的游戲行為分析系統，系統包括游戲活躍度分析模塊、游戲社交行為分析模塊、用戶喜好識別模塊和更新影響分析模塊。本發明，通過利用用戶游戲行為數據，全面評估用戶的日常活躍模式和長期參與趨勢，對用戶行為的理解更加深入和準確，通過整合用戶的行為數據和社交行為結果能夠評估每個用戶的重要性，識別重要的游戲用戶，并根據用戶的重要性和游戲行為數據，識別關鍵的游戲內容，進而在后續更新時，能夠針對用戶喜好的關鍵內容進行更新，提升用戶滿意度和忠誠度，并在游戲更新后，判斷更新的實際效果，為未來的游戲設計與優化提供了科學依據。

本發明授權一種基于深度學習的游戲行為分析系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的游戲行為分析系統，其特征在于，所述系統包括： 游戲活躍度分析模塊基于用戶的游戲行為數據，統計用戶的日游玩時間，并分析用戶的周平均上線次數，評估用戶的活躍度，并分析用戶的活躍度數據，評估用戶的穩定性，得到用戶活躍度分析結果； 所述評估用戶的活躍度的步驟為： 基于用戶的游戲行為數據，統計用戶的游玩時間，并分析用戶的周平均上線次數，得到活躍度關聯數據； 基于所述活躍度關聯數據，通過公式： ； 計算用戶的活躍度指數； 其中，為用戶的日游玩時間，為用戶在最近一周內的上線次數總和，和為權重系數，為用戶的活躍度指數； 基于所述用戶的活躍度指數，根據活躍度指數的大小，評估用戶的活躍度，得到用戶活躍度信息； 所述用戶活躍度分析結果的獲取步驟為： 基于所述用戶活躍度信息，按照預設時間間隔，提取一段時間內的用戶的活躍度數據，得到穩定性關聯信息； 基于所述穩定性關聯信息，通過公式： ； 計算用戶的穩定性指數； 其中，為用戶的穩定性指數，為統計周期內的總天數，為第天的用戶活躍度指數，為平均活躍度指數； 基于所述用戶的穩定性指數，根據穩定性指數的大小，評估用戶的穩定性，并整合所述用戶的活躍度指數，得到用戶活躍度分析結果； 游戲社交行為分析模塊基于用戶在游戲中的對話行為數據，通過深度學習模型，分析用戶在游戲中的對話信息，識別用戶的對話類型，評估用戶在游戲中的交流行為影響，結合用戶在游戲中的好友數量，評估用戶在游戲中的社交影響，得到用戶社交行為分析結果； 所述評估用戶在游戲中的交流行為影響的步驟為： 基于用戶在游戲中的對話行為數據，通過深度學習模型，提取用戶對話信息中的關鍵詞，分析用戶在游戲中的對話信息，識別用戶的對話類型，包括正常游戲溝通、正常生活對話和異常對話，得到用戶對話類型識別結果； 基于所述用戶對話類型識別結果，統計用戶每種對話類型的頻率，得到交流影響關聯數據； 基于所述交流影響關聯數據，通過公式： ； 計算用戶的交流影響指數，得到用戶交流影響評估結果； 其中，為用戶的正常游戲溝通頻率，為用戶的正常生活對話頻率，為用戶的異常對話頻率，、和為影響因子，為用戶的交流影響指數； 所述用戶社交行為分析結果的獲取步驟為： 基于所述用戶交流影響評估結果，提取用戶的游戲好友數量，并計算所有用戶的平均好友數量，得到社交影響關聯數據； 基于所述社交影響關聯數據，通過公式： ； 計算用戶的社交影響指數，得到用戶社交行為分析結果； 其中，是游戲用戶的平均好友數量，為用戶的交流影響指數，為用戶的好友數量，為用戶好友的平均活躍度，為用戶的社交影響指數； 用戶喜好識別模塊基于所述用戶活躍度分析結果和用戶社交行為分析結果，根據用戶的活躍度、穩定性和社交影響，評估每個用戶的重要性等級，并提取用戶的行為數據，評估整體用戶對差異化游戲內容的喜好程度，識別用戶喜好的游戲內容，得到用戶喜好內容識別結果； 所述評估每個用戶的重要性等級的步驟為： 基于所述用戶活躍度分析結果和用戶社交行為分析結果，提取用戶的活躍度指數、穩定性指數和社交影響指數，并提取預設的最小重要性等級，得到重要性關聯數據； 基于所述重要性關聯數據，通過公式： ； 計算用戶的重要性等級，得到用戶重要性評估結果； 其中，為預設的最小重要性等級，為用戶的活躍度指數，為用戶的穩定性指數，為用戶的社交影響指數，、和為權重系數，為用戶的重要性等級； 所述用戶喜好內容識別結果的獲取步驟為： 基于所述用戶重要性評估結果，通過統計差異化重要性等級的用戶數量，分析差異化重要性等級的用戶占比，并提取差異化重要性等級用戶的行為數據，包括游玩每種游戲內容的頻次和時間，得到游戲喜好關聯數據； 基于所述游戲喜好關聯數據，通過公式： ； 計算用戶對游戲內容的喜好指數； 其中，為第種重要性等級的用戶占比，為第種重要性等級的用戶在游戲內容上的參與次數，為第種重要性等級的用戶在游戲內容上的總游玩時間，為第種重要性等級的數值，為重要性等級的總數，為用戶對游戲內容的喜好指數； 基于所述用戶對游戲內容的喜好指數，根據喜好指數的大小，對游戲內容進行排序，識別用戶喜好的游戲內容，得到用戶喜好內容識別結果； 更新影響分析模塊基于所述用戶喜好內容識別結果，提取游戲更新前后的用戶活躍度與穩定性變化，結合用戶對差異化游戲內容游玩頻率與時間的變化，評估游戲更新效果，得到游戲更新影響分析結果； 所述游戲更新影響分析結果的獲取步驟為： 基于所述用戶喜好內容識別結果，根據用戶的喜好內容，實施游戲更新，并提取更新前后的用戶活躍度指數和穩定性指數數據，并提取用戶對目標游戲內容的參與度變化，包括游玩頻率和時間的變化，得到更新效果關聯數據； 基于所述更新效果關聯數據，通過公式： ； 計算游戲更新效果評分； 其中，為游戲更新效果評分，為活躍度指數的變化量，為穩定性指數的變化量，為目標更新內容的游戲參與頻率變化量，為目標更新內容的游戲時間變化量，、和為權重系數，為符號函數，返回的符號，當為正數時，為正，當為負數時，為負； 基于所述游戲更新效果評分，根據評分的正負和大小，評估游戲更新效果，判斷游戲更新效果是否達到預期，得到游戲更新影響分析結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南通理工學院，其通訊地址為：226000 江蘇省南通市崇川區永興路211號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。