基于深度神经网络的用户行为路径量化记录方法及装置

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基于深度神经网络的用户行为路径量化记录方法及装置
申请号:CN202511006432
申请日期:2025-07-22
公开号:CN120910506A
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于深度神经网络的用户行为路径量化记录方法及装置,属于计算机数据处理技术领域,获取用户在图形用户界面上的连续操作序列数据,所述连续操作序列数据包含操作位置坐标、时间点、以及操作所针对的界面元素标识;将所述连续操作序列数据输入到预先训练的用户行为路径编码神经网络;将生成的用户行为路径量化表示向量与对应的用户标识关联存储;进而以实现高效、精准地量化记录用户行为路径的技术效果。
技术关键词
深度神经网络 图形用户界面 记录方法 序列 注意力 物理存储位置 时序 标识 模块 无监督特征 记录装置 索引 记录单元 加密数据 快照 分区 核心