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申请/专利权人：德瑞骅科技(北京)有限公司
摘要：本发明公开了一种基于行为分析的学员信息线索智能分配方法，包括如下步骤：S1、收集学员的多模态数据，包括文本数据、视频数据和时间序列行为数据；S2、对多模态数据进行预处理；S3、对文本数据进行编码，提取文本特征；S4、提取视觉特征；S5、提取时间序列特征；S6、通过跨模态注意力机制生成综合特征表示；S7、使用动态图神经网络处理学员信息线索随时间变化的关系，基于综合特征表示进行动态建模；S8、使用关系图卷积神经网络对不同类型的学员关系进行精细建模，并对综合特征表示进行优化；S9、设计多任务学习框架，根据优化后的综合特征表示进行学员信息线索分配。本发明通过多模态数据融合和动态图神经网络，实现精细化学员信息分配。
主权项：1.一种基于行为分析的学员信息线索智能分配方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集学员的多模态数据，包括文本数据、视频数据和时间序列行为数据；S2、对收集到的多模态数据进行预处理，包括归一化、标准化和数据缺失处理；S3、使用双向编码器表示Transformers结合动态记忆网络模型对学员的文本数据进行编码，提取文本特征；S4、使用视觉Transformers结合卷积神经网络模型处理学员的视频数据，提取视觉特征；S5、使用堆叠双向长短期记忆网络结合注意力机制模型处理学员的时间序列行为数据，提取时间序列特征；S6、通过跨模态注意力机制融合文本特征、视觉特征和时间序列特征，生成综合特征表示；S7、使用动态图神经网络处理学员信息线索随时间变化的关系，基于综合特征表示进行动态建模；S8、使用关系图卷积神经网络对不同类型的学员关系进行精细建模，并对综合特征表示进行优化；S9、设计多任务学习框架，根据优化后的综合特征表示进行学员信息线索分配，包括实时调整学习路径和资源分配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 德瑞骅科技(北京)有限公司 一种基于行为分析的学员信息线索智能分配方法
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