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龙图腾网获悉玛游(重庆)网络科技有限公司申请的专利一种基于多模态数据的微短剧用户画像分析系统及方法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：CN120354262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510273497.2，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于多模态数据的微短剧用户画像分析系统及方法是由宋林林设计研发完成，并于2025-03-10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微短剧用户画像分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据分析处理技术领域，公开一种基于多模态数据的微短剧用户画像分析系统及方法，其包括：数据获取模块，用于获取多模态微短剧用户数据；特征提取模块，用于根据多模态微短剧用户数据进行特征提取，得到若干用户特征；融合模块，用于将若干用户特征输入预训练的分层注意力网络模型中，得到联合特征向量；动态画像生成模块，用于将联合特征向量输入预设的在线深度森林模型，生成动态画像；画像分析模块，用于计算动态画像各维度的沙普利值，根据沙普利值生成画像分析报告。相较于现有技术常采用的单模态数据画像的维度更丰富，本发明通过采用深度森林模型生成动态画像，可随用户偏好及时修改画像。

本发明授权一种基于多模态数据的微短剧用户画像分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的微短剧用户画像分析系统，其特征在于，包括： 数据获取模块，用于获取多模态微短剧用户数据； 特征提取模块，用于根据所述多模态微短剧用户数据进行特征提取，得到若干用户特征； 融合模块，用于将若干所述用户特征输入预训练的分层注意力网络模型中，得到联合特征向量； 动态画像生成模块，用于将所述联合特征向量输入预设的在线深度森林模型，生成动态画像； 画像分析模块，用于计算所述动态画像各维度的沙普利值，根据所述沙普利值生成画像分析报告； 其中，所述融合模块中，具体包括： 第二预处理单元，用于对若干所述用户特征进行预处理，得到若干预处理特征； 模态内注意力单元，用于将若干所述预处理特征划分为若干模态，计算每个模态内各所述预处理特征的注意力得分，根据所述注意力得分从每个模态中选出关键子特征； 跨模态注意力单元，用于采用跨模态注意力算法计算模态两两之间的关联度； 融合单元，用于根据所述关键子特征和所述关联度生成联合特征向量； 其中，所述动态画像生成模块中，具体包括： 子集建立单元，用于从所述联合特征向量中选取不同粒度的若干特征子集； 衰减单元，用于根据预设的时间衰减因子调整若干所述特征子集的影响权重； 画像生成单元，用于将若干所述特征子集和所述影响权重输入所述预训练的在线深度森林模型，得到初始用户画像； 更新单元，用于按照预设时间间隔进行增量学习，更新用户画像，得到动态画像； 其中，所述在线深度森林模型包括3个增量式随机森林模型和2个动态梯度提升树模型，每个基学习器接收不同粒度的特征子集；基学习器是集成学习中的单个分类或回归模型，通过将所述特征子集和各特征子集对应的影响权重输入不同的模型，得到初始用户画像。

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