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龙图腾网获悉广东省城乡规划设计研究院科技集团股份有限公司申请的专利一种基于多模态特征融合的高净值用户识别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：CN120525572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510974502.2，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权一种基于多模态特征融合的高净值用户识别方法及系统是由胡琼;马力;曾赵波;阮浩德;李哲;肖胜;毛未来;方泽轩;曾湘智;骆锦堂;谭艳桃设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征融合的高净值用户识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于多模态特征融合的高净值用户识别方法及系统，包括以下步骤：获取旅游行业用户的多模态数据；对同一用户的多模态数据进行分布式传输并在各个客户端独立生成特征数据，并在服务器端聚合得到同一用户的多模态特征，基于多模态特征计算情绪波动指标和行为相似度；构建融合了情绪波动指标和行为相似度的预设密度公式，并动态调整聚类密度参数；采用嵌入了预设密度公式的聚类算法，根据动态调整的聚类密度参数完成用户分群，输出其中符合预设密度分数和行为相似度标准的群体作为高净值用户。本申请与传统技术相比，分析用户群体多模态情绪波动和行为相似度并对用户群体进行动态聚类分群，可以识别出高净值用户群体。

本发明授权一种基于多模态特征融合的高净值用户识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合的高净值用户识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取旅游行业用户的多模态数据，并通过检索生成增强检索外部数据库以补充上下文；所述旅游行业用户的多模态数据包括：社交媒体文本数据、语音数据及行为日志； S2、对同一用户的多模态数据进行分布式传输并在设置有预设多模态处理模型的各个客户端独立生成特征数据，并在服务器端聚合得到同一用户的多模态特征，基于多模态特征计算情绪波动指标和行为相似度；所述客户端包括：预设有用于处理社交媒体文本数据的模型的客户端、预设有用于处理语音数据的模型的客户端和预设有用于处理行为日志的模型的客户端；所述在设置有预设多模态处理模型的各个客户端独立生成特征数据的过程为： 采用所述预设有用于处理社交媒体文本数据的模型的客户端对社交媒体文本数据进行处理，输出文本情绪分类的概率分布； 采用所述预设有用于处理语音数据的模型的客户端对获取的语音数据进行处理得到高维特征，将所述高维特征输入至全连接层并池化后得到语音情绪分类的概率分布； 采用所述预设有用于处理行为日志的模型的客户端对行为日志进行排序得到操作事件序列，对所述操作事件序列中的每一个用户操作事件进行向量编码，按时间特征进行拼接和排序得到用户的行为特征序列，将用户的行为特征序列输入门控循环单元进行处理，得到表示新用户行为趋势向量的整体状态； 所述情绪波动指标和行为相似度具体为： 将文本情绪分类的概率分布和语音情绪分类的概率分布进行拼接，然后计算欧氏距离方差得到多模态情绪波动；通过对比行为趋势向量和预设的高净值用户模板向量的余弦相似度得到行为相似度： 其中通过行为趋势向量池化得到，用于表示新用户行为趋势向量，表示预设的高净值用户模板向量； S3、构建融合了情绪波动指标和行为相似度的预设密度公式，并动态调整聚类密度参数；所述融合了情绪波动指标和行为相似度的预设密度公式具体为： 其中，表示用户的邻域中的其他用户个体，、表示自适应调控系数，表示用户相较预设高净值用户模板的行为一致性，为情绪波动指标，表示用户相较预设高净值用户模板的情绪稳定性，情绪波动越小越接近1，表示行为相似度偏离预设高净值用户模板的量化值，表示多模态情绪波动偏离预设高净值用户模板的量化值；表示检索置信度，用于代表用户的表达是否被语义模型命中，表示残差惩罚项，表示用于调整残差影响力的由多模态情绪波动和行为相似度量化的调节因子，表示模型预测误差；所述密度公式的输出结果为表现形式为数值百分比的密度分数；所述由多模态情绪波动和行为相似度量化的调节因子具体为： 其中，和表示归一化系数，用于控制的敏感度；表示标准差，表示均值；当越大，表示当前用户群体的情感波动越不稳定，行为相似度更多样化，当越趋近于0，表示当前用户的情感波动稳定，且行为相似度与高净值用户模板更接近；所述检索置信度的表达式中，融合多维度特征，用于评估意图匹配强度，在表达式中还设置有用于调整权重的预设参数； S4、采用嵌入了预设密度公式的聚类算法，根据动态调整的聚类密度参数完成用户分群，输出其中符合预设密度分数和行为相似度标准的群体作为高净值用户。

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