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龙图腾网获悉上海二三四五网络科技有限公司申请的专利基于分步式有监督学习的用户总活跃天数预测方法及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：CN119693049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510199177.7，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权基于分步式有监督学习的用户总活跃天数预测方法及系统是由顾骏伟设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分步式有监督学习的用户总活跃天数预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于分步式有监督学习的用户总活跃天数预测方法及系统，所述方法包括：按月分组处理设定时间窗口内的渠道数据，提取多维特征集；利用有监督机器学习模型进行初始训练与优化；通过迭代预测机制逐步扩展训练样本，分阶段预测缩短周期的TAD值，直至覆盖全阶段；最终，基于完整数据集构建预测模型，实现对新增渠道数据的精准预测。本发明通过分布式预测的方式，最大化利用近期数据作为样本，更准确地反映产品当前状态和用户活跃行为模式，从而显著提升了预测的准确率。此外，分步式预测策略使得模型能够逐步适应数据的变化趋势，在产品迭代频繁、渠道结构发生重大变化时，仍能保持较高的预测性能。

本发明授权基于分步式有监督学习的用户总活跃天数预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于分步式有监督学习的用户总活跃天数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、将新增时间在目标预测日期前设定时间窗口内的渠道数据按月分组，提取多维特征集，包括渠道属性、时间属性、各阶段TAD值及各阶段TAD比值；S2、以最长周期TAD为目标变量，其余特征作为输入特征，通过有监督机器学习模型进行训练，得到初始预测模型，并基于预测误差率指标对模型参数进行优化；S3、采用迭代预测机制，逐步扩展训练样本至包含历史预测结果的数据集，分阶段预测缩短周期的TAD值，直至覆盖目标预测周期的全阶段TAD；具体步骤包括：S3.1、首次预测时，使用设定时间窗口内的初始样本数据预测最长周期TAD，并生成第一组预测结果；S3.2、在后续每次迭代中，将前一步的预测结果纳入训练样本，扩展训练数据集；S3.3、基于扩展后的数据集，逐步缩短目标TAD周期，并增加多阶段TAD预测，每次迭代的目标周期减少设定天数，且新增至少一个缩短周期的TAD预测；S3.4、重复步骤S3.2-S3.3，直至训练数据覆盖目标预测周期的所有缩短阶段TAD；S4、基于完整周期数据集进行最终建模，提取全阶段TAD值及TAD比值，训练生成最终预测模型；S5、对新增渠道数据输入所述最终预测模型，输出目标周期TAD预测结果。

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