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龙图腾网获悉南通理工学院申请的专利一种基于深度学习的游戏行为分析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：CN120305690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510789145.2，技术领域涉及：A63F13/79；该发明授权一种基于深度学习的游戏行为分析系统是由徐昂;卢佳欣;朱琳;栾蓉宇设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的游戏行为分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及行为分析技术领域，具体为一种基于深度学习的游戏行为分析系统，系统包括游戏活跃度分析模块、游戏社交行为分析模块、用户喜好识别模块和更新影响分析模块。本发明，通过利用用户游戏行为数据，全面评估用户的日常活跃模式和长期参与趋势，对用户行为的理解更加深入和准确，通过整合用户的行为数据和社交行为结果能够评估每个用户的重要性，识别重要的游戏用户，并根据用户的重要性和游戏行为数据，识别关键的游戏内容，进而在后续更新时，能够针对用户喜好的关键内容进行更新，提升用户满意度和忠诚度，并在游戏更新后，判断更新的实际效果，为未来的游戏设计与优化提供了科学依据。

本发明授权一种基于深度学习的游戏行为分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的游戏行为分析系统，其特征在于，所述系统包括： 游戏活跃度分析模块基于用户的游戏行为数据，统计用户的日游玩时间，并分析用户的周平均上线次数，评估用户的活跃度，并分析用户的活跃度数据，评估用户的稳定性，得到用户活跃度分析结果； 所述评估用户的活跃度的步骤为： 基于用户的游戏行为数据，统计用户的游玩时间，并分析用户的周平均上线次数，得到活跃度关联数据； 基于所述活跃度关联数据，通过公式： ； 计算用户的活跃度指数； 其中，为用户的日游玩时间，为用户在最近一周内的上线次数总和，和为权重系数，为用户的活跃度指数； 基于所述用户的活跃度指数，根据活跃度指数的大小，评估用户的活跃度，得到用户活跃度信息； 所述用户活跃度分析结果的获取步骤为： 基于所述用户活跃度信息，按照预设时间间隔，提取一段时间内的用户的活跃度数据，得到稳定性关联信息； 基于所述稳定性关联信息，通过公式： ； 计算用户的稳定性指数； 其中，为用户的稳定性指数，为统计周期内的总天数，为第天的用户活跃度指数，为平均活跃度指数； 基于所述用户的稳定性指数，根据稳定性指数的大小，评估用户的稳定性，并整合所述用户的活跃度指数，得到用户活跃度分析结果； 游戏社交行为分析模块基于用户在游戏中的对话行为数据，通过深度学习模型，分析用户在游戏中的对话信息，识别用户的对话类型，评估用户在游戏中的交流行为影响，结合用户在游戏中的好友数量，评估用户在游戏中的社交影响，得到用户社交行为分析结果； 所述评估用户在游戏中的交流行为影响的步骤为： 基于用户在游戏中的对话行为数据，通过深度学习模型，提取用户对话信息中的关键词，分析用户在游戏中的对话信息，识别用户的对话类型，包括正常游戏沟通、正常生活对话和异常对话，得到用户对话类型识别结果； 基于所述用户对话类型识别结果，统计用户每种对话类型的频率，得到交流影响关联数据； 基于所述交流影响关联数据，通过公式： ； 计算用户的交流影响指数，得到用户交流影响评估结果； 其中，为用户的正常游戏沟通频率，为用户的正常生活对话频率，为用户的异常对话频率，、和为影响因子，为用户的交流影响指数； 所述用户社交行为分析结果的获取步骤为： 基于所述用户交流影响评估结果，提取用户的游戏好友数量，并计算所有用户的平均好友数量，得到社交影响关联数据； 基于所述社交影响关联数据，通过公式： ； 计算用户的社交影响指数，得到用户社交行为分析结果； 其中，是游戏用户的平均好友数量，为用户的交流影响指数，为用户的好友数量，为用户好友的平均活跃度，为用户的社交影响指数； 用户喜好识别模块基于所述用户活跃度分析结果和用户社交行为分析结果，根据用户的活跃度、稳定性和社交影响，评估每个用户的重要性等级，并提取用户的行为数据，评估整体用户对差异化游戏内容的喜好程度，识别用户喜好的游戏内容，得到用户喜好内容识别结果； 所述评估每个用户的重要性等级的步骤为： 基于所述用户活跃度分析结果和用户社交行为分析结果，提取用户的活跃度指数、稳定性指数和社交影响指数，并提取预设的最小重要性等级，得到重要性关联数据； 基于所述重要性关联数据，通过公式： ； 计算用户的重要性等级，得到用户重要性评估结果； 其中，为预设的最小重要性等级，为用户的活跃度指数，为用户的稳定性指数，为用户的社交影响指数，、和为权重系数，为用户的重要性等级； 所述用户喜好内容识别结果的获取步骤为： 基于所述用户重要性评估结果，通过统计差异化重要性等级的用户数量，分析差异化重要性等级的用户占比，并提取差异化重要性等级用户的行为数据，包括游玩每种游戏内容的频次和时间，得到游戏喜好关联数据； 基于所述游戏喜好关联数据，通过公式： ； 计算用户对游戏内容的喜好指数； 其中，为第种重要性等级的用户占比，为第种重要性等级的用户在游戏内容上的参与次数，为第种重要性等级的用户在游戏内容上的总游玩时间，为第种重要性等级的数值，为重要性等级的总数，为用户对游戏内容的喜好指数； 基于所述用户对游戏内容的喜好指数，根据喜好指数的大小，对游戏内容进行排序，识别用户喜好的游戏内容，得到用户喜好内容识别结果； 更新影响分析模块基于所述用户喜好内容识别结果，提取游戏更新前后的用户活跃度与稳定性变化，结合用户对差异化游戏内容游玩频率与时间的变化，评估游戏更新效果，得到游戏更新影响分析结果； 所述游戏更新影响分析结果的获取步骤为： 基于所述用户喜好内容识别结果，根据用户的喜好内容，实施游戏更新，并提取更新前后的用户活跃度指数和稳定性指数数据，并提取用户对目标游戏内容的参与度变化，包括游玩频率和时间的变化，得到更新效果关联数据； 基于所述更新效果关联数据，通过公式： ； 计算游戏更新效果评分； 其中，为游戏更新效果评分，为活跃度指数的变化量，为稳定性指数的变化量，为目标更新内容的游戏参与频率变化量，为目标更新内容的游戏时间变化量，、和为权重系数，为符号函数，返回的符号，当为正数时，为正，当为负数时，为负； 基于所述游戏更新效果评分，根据评分的正负和大小，评估游戏更新效果，判断游戏更新效果是否达到预期，得到游戏更新影响分析结果。

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