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龙图腾网恭喜北京简网科技有限公司申请的专利用户行为识别方法、系统、电子设备及存储介质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：CN119341841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411876462.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权用户行为识别方法、系统、电子设备及存储介质是由冀腾;张凯设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本用户行为识别方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种用户行为识别方法、系统、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取待分析用户对应的目标行为数据；将所述目标行为数据输入至深度特征提取模型，得到所述目标行为数据对应的目标高维特征向量，其中，所述深度特征提取模型是基于标记有行为标签的样本行为数据训练得到的；将所述目标高维特征向量输入至不确定性度量模型，得到由所述不确定性度量模型输出的所述目标行为数据对应的行为类别置信度，其中，所述不确定性度量模型是由所述样本行为数据对应的样本特征向量和所述样本特征向量对应的行为类别作为节点的贝叶斯网络构建得到的。本发明提高了用户行为识别的准确性和稳定性。

本发明授权用户行为识别方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用户行为识别方法，其特征在于，包括：获取待分析用户对应的目标行为数据；将所述目标行为数据输入至深度特征提取模型，得到所述目标行为数据对应的目标高维特征向量，其中，所述深度特征提取模型是基于标记有行为标签的样本行为数据训练得到的；将所述目标高维特征向量输入至不确定性度量模型，得到由所述不确定性度量模型输出的所述目标行为数据对应的行为类别置信度，其中，所述不确定性度量模型是由所述样本行为数据对应的样本特征向量和所述样本特征向量对应的行为类别作为节点的贝叶斯网络构建得到的；所述深度特征提取模型是通过以下步骤训练得到：获取样本行为数据；根据所述样本行为数据和所述样本行为数据对应的所述行为标签，构建训练样本集，其中，所述行为标签包括正常行为标签和异常行为标签；根据所述训练样本集和预设损失函数，对深度学习模型进行训练，直到训练次数达到预设训练次数，或，直到训练过程中的损失函数值收敛，得到所述深度特征提取模型，其中，所述预设损失函数是基于焦点损失构建得到的；所述不确定性度量模型是通过以下步骤构建得到的：根据所述样本行为数据对应的样本特征向量，确定所述贝叶斯网络中的基础节点；根据所述样本特征向量对应的行为类别，确定所述贝叶斯网络中的行为类别节点；根据所述基础节点之间的依赖关系，以及所述基础节点与所述行为类别节点之间的相关性，构建所述贝叶斯网络中的有向边；根据所述基础节点、所述行为类别节点、所述有向边以及条件概率表进行贝叶斯网络构建，得到所述不确定性度量模型，其中，条件概率表是基于所述贝叶斯网络中每个节点在对应的父节点状态下的概率分布构建得到的。

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