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龙图腾网获悉广州小飞信息科技有限公司申请的专利一种基于多模态数据的用户兴趣预测方法及装置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：CN120125299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510298220.5，技术领域涉及：G06Q30/0251；该发明授权一种基于多模态数据的用户兴趣预测方法及装置是由张君晖;梁丽丽设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的用户兴趣预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及广告推荐领域，尤其涉及基于多模态数据的用户兴趣预测方法及装置，包括获取目标用户的多模态历史数据；识别多模态历史数据中的影响变量；根据识别的结果，将影响变量从多模态历史数据中分割；基于分割的结果，构建需求分析模型；实时获取目标用户的行为数据，将行为数据输入兴趣预测模型中，通过需求分析模型输出目标用户当前行为数据对应的需求数据集；基于输出的结果，基于时间戳分析需求数据集，并预测目标用户当前的兴趣标签；根据兴趣标签生成广告数据发送至目标用户。通过多角度的数据整合使得兴趣预测更加准确。识别出影响用户兴趣的关键变量，并通过特征选择去除无关信息，能够显著提升兴趣预测模型的精度。

本发明授权一种基于多模态数据的用户兴趣预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的用户兴趣预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标用户的多模态历史数据； 识别所述多模态历史数据中的影响变量； 根据识别的结果，将所述影响变量从所述多模态历史数据中分割； 基于分割的结果，构建需求分析模型； 实时获取目标用户的行为数据，将所述行为数据输入需求分析模型中，通过需求分析模型输出所述目标用户当前行为数据对应的需求数据集； 基于输出的结果，基于时间戳分析所述需求数据集，并预测所述目标用户当前的兴趣标签； 根据所述兴趣标签生成广告数据发送至所述目标用户； 所述根据所述兴趣标签生成广告数据发送至所述目标用户的步骤之后，所述方法包括：实时接收所述目标用户的行为反馈；根据所述目标用户的行为反馈，判断所述广告数据是否满足目标用户的兴趣需求；量化所述行为反馈，得到所述目标用户的兴趣系数；若所述兴趣系数低于阈值，则判断所述广告数据不满足目标用户的兴趣需求；基于广告数据不满足目标用户的兴趣需求，分析所述广告数据因果特征，识别所述目标用户形成的驱动因素；根据所述驱动因素，确定不满足所述目标用户兴趣需求的原因，根据所述不满足所述目标用户兴趣需求的原因生成所述广告数据的调整策略；基于所述调整策略调整所述广告数据；所述分析所述广告数据因果特征，识别所述目标用户形成的驱动因素，所述方法包括：提取所述多模态历史数据的行为数据、影响变量及广告数据；基于提取的结果，构建层次因果图，确定多模态历史数据的所有因果路径；获取所有因果路径的收益转化率，根据所述收益转化率计算每条因果路径的权重系数；对每条因果路径加入虚拟干预测试，并计算干预后的收益转化率；根据干预前的收益转化率和干预后的收益转化率，识别因果路径的显性驱动因子；对每条因果路径加入虚拟干预测试，将所述权重系数映射为低维向量，根据映射的结果，识别因果路径的隐性驱动因子；基于所述显性驱动因子和隐性驱动因子，确定所述驱动因素。

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