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龙图腾网获悉福州中康信息科技有限公司申请的专利一种基于时序网络的体检用户咨询转化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：CN121167222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511717044.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于时序网络的体检用户咨询转化预测方法及系统是由林其锋;宋晖;谢明辉;王贤俊;林铖;苏帅特设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序网络的体检用户咨询转化预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时序网络的体检用户咨询转化预测方法及系统，涉及咨询数据转化预测领域，本发明通过基于历史行为数据训练预测模型，通过实时比对推送结果与用户实际行为，形成精准的效果评估机制；当推送准确率低于阈值时，自动触发多维度优化流程：先通过超参数迭代调整在限定资源内寻找最优配置，若无法满足则进一步优化软件性能指标，最终在必要时升级硬件配置；分层递进的优化策略既保证了模型更新的及时性，又避免了资源浪费。通过将训练数据量、软硬件指标等关键参数纳入效果预测模型，从而能够提前预判优化方向，显著提升调整效率；最终能够持续适应用户行为变化，在保证推送精准度的同时实现资源利用最大化。

本发明授权一种基于时序网络的体检用户咨询转化预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序网络的体检用户咨询转化预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取历史多个时间点的用户的行为序列数据以及对应的时间点数据； S2、基于S1采集的数据构建最终用户行为序列数据预测模型； 具体包括： S21、根据历史用户行为序列数据集以及历史用户行为序列时间点数据集，构建用于对未来时刻的用户行为序列数据的预测模型，得到最终用户行为序列数据预测模型； S3、通过采集历史若干组对模型日更过程中的模型训练数据量、训练超参数、硬、软件性能指标、训练时长以及模型测试准确率数据以构建最终行为序列预测训练效果映射模型； S4、将待咨询用户的历史行为序列数据输入S2中映射模型中映射并选择其中最高概率的行为序列进行消息推送；再计算推送准确率，若准确率低于阈值则进行模型日更新； S5、采集当日对应的训练数据量、超参数以及软硬件性能指标数据并输入至S3中映射模型中映射；若映射结果不满足要求，对超参数进行重复调整并重新映射，若在限定次数内达到训练时长和准确率要求则完成配置，调整完成；否则执行S6； S6、对S5中软件性能指标进行重复调整，若在限定次数内达到训练时长和准确率要求则完成配置；通过迭代调整找到最优软件配置方案，否则进一步对硬件性能指标进行重复调整，直至满足要求为止。

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