基于元宇宙的用户需求挖掘方法及系统技术方案

本申请实施例公开的基于元宇宙的用户需求挖掘方法及系统，鉴于在得到元宇宙用户活动大数据的会话行为习惯向量和阶段行为习惯向量后，通过对会话行为习惯向量和阶段行为习惯向量进行需求预测，使得元宇宙用户活动大数据的会话场景和会话环节之间具有联系，从而在基于得到的目标会话行为习惯向量和目标阶段行为习惯向量，对元宇宙用户活动大数据进行需求主题挖掘时，可以得到尽可能精准可信的用户需求主题，提高对元宇宙用户活动大数据进行用户需求挖掘的质量。需求挖掘的质量。需求挖掘的质量。

【技术实现步骤摘要】
基于元宇宙的用户需求挖掘方法及系统


[0001]本申请涉及元宇宙
，尤其涉及一种基于元宇宙的用户需求挖掘方法及系统。

技术介绍

[0002]元宇宙（Metaverse），是运用数字技术构建的，由现实世界映射或超越现实世界，可与现实世界交互的虚拟世界，具备新型社会体系的数字生活空间。元宇宙的实际落地应用包括但不限于虚拟商城、数字社区等。随着元宇宙的发展，针对元宇宙用户的需求分析至关重要，但是传统技术难以保障需求分析/挖掘的质量。

技术实现思路

[0003]本申请的一个目的是提供一种基于元宇宙的用户需求挖掘方法及系统。
[0004]一种基于元宇宙的用户需求挖掘方法，应用于用户需求挖掘系统，所述方法包括：对元宇宙用户活动大数据进行行为习惯挖掘，获得对应的会话行为习惯向量；所述会话行为习惯向量包含所述元宇宙用户活动大数据中的各活动事件信息的用户偏好项；确定所述元宇宙用户活动大数据中的至少一个用户操作轨迹分别对应的可视化窗口，并利用确定的至少一个可视化窗口，对所述会话行为习惯向量进行拆解，获得所述至少一个可视化窗口分别对应的阶段行为习惯向量；结合所述各活动事件信息的用户偏好项，以及各用户偏好项之间的第一相关性评分，获得对应的服务需求预测知识；结合所述服务需求预测知识和至少一个阶段行为习惯向量，以及所述服务需求预测知识与所述至少一个阶段行为习惯向量之间的第二相关性评分，获得对应的目标会话行为习惯向量和至少一个目标阶段行为习惯向量；结合所述目标会话行为习惯向量和所述至少一个目标阶段行为习惯向量，获得所述元宇宙用户活动大数据对应的用户需求主题。
[0005]在一些可独立的实施例中，所述结合所述各活动事件信息的用户偏好项，以及各用户偏好项之间的第一相关性评分，获得对应的服务需求预测知识，包括：对于所述各活动事件信息，皆实施如下步骤：将一个活动事件信息作为主活动事件信息，所述各活动事件信息中的剩余活动事件信息作为辅活动事件信息；基于设定AI规则，将所述主活动事件信息的用户偏好项，分别与各辅活动事件信息各自的用户偏好项进行相关性评分运算，获得各用户偏好项之间的第一相关性评分；根据各第一相关性评分，对所述各活动事件信息的用户偏好项进行整合，获得对应的服务需求预测知识。
[0006]在一些可独立的实施例中，结合所述服务需求预测知识和至少一个阶段行为习惯向量，以及所述服务需求预测知识与所述至少一个阶段行为习惯向量之间的第二相关性评
分，获得对应的目标会话行为习惯向量和至少一个目标阶段行为习惯向量，包括：对于至少一个阶段行为习惯向量，皆实施如下步骤：基于设定AI规则，将一个阶段行为习惯向量中的各活动事件信息的用户偏好项，分别与所述服务需求预测知识中的各活动事件信息的活动需求知识进行相关性评分运算，获得所述一个阶段行为习惯向量与所述服务需求预测知识之间的第二相关性评分；根据各第二相关性评分，对所述服务需求预测知识和所述至少一个阶段行为习惯向量分别进行整合，获得对应的目标会话行为习惯向量和至少一个目标阶段行为习惯向量。
[0007]在一些可独立的实施例中，所述结合所述目标会话行为习惯向量和所述至少一个目标阶段行为习惯向量，获得所述元宇宙用户活动大数据对应的用户需求主题，包括：基于需求主题挖掘网络，分别确定出所述目标会话行为习惯向量对应的场景需求关键词和所述至少一个目标阶段行为习惯向量分别对应的环节需求关键词；依据所述场景需求关键词和各环节需求关键词，获得所述元宇宙用户活动大数据对应的用户需求主题。
[0008]在一些可独立的实施例中，所述基于需求主题挖掘网络，分别确定出所述目标会话行为习惯向量对应的场景需求关键词和所述至少一个目标阶段行为习惯向量分别对应的环节需求关键词，包括：将所述目标会话行为习惯向量输入需求主题挖掘网络，获得所述目标会话行为习惯向量分别属于各个预设用户需求项的第一命中指数，并将各第一命中指数作为场景需求关键词；将所述至少一个目标阶段行为习惯向量，分别输入所述需求主题挖掘网络，获得所述至少一个目标阶段行为习惯向量分别对应于各预设用户需求项的第二命中指数，并将各第二命中指数作为环节需求关键词。
[0009]在一些可独立的实施例中，所述依据所述场景需求关键词和各环节需求关键词，获得所述元宇宙用户活动大数据对应的用户需求主题，包括：对于所述各个预设用户需求项，皆实施如下步骤：依据所述至少一个目标阶段行为习惯向量各自属于一个预设用户需求项的第二命中指数，将满足预设判定要求的第二命中指数，与所述一个预设用户需求项对应的第一命中指数进行均值化，确定所述一个预设用户需求项对应的目标命中指数；依据所述各个预设用户需求项分别对应的目标命中指数，将所述目标命中指数大于预设限值的预设用户需求项，作为所述元宇宙用户活动大数据对应的用户需求主题。
[0010]在一些可独立的实施例中，所述需求主题挖掘网络的调试过程包括：获取调试样例簇；所述调试样例簇中包括多个用户活动大数据示例，所述用户活动大数据示例中携带了先验需求主题；结合所述调试样例簇，对所述需求主题挖掘网络进行循环调试，直至符合预设调试指标为止；其中，一次循环调试过程包括：基于从所述调试样例簇中筛选的用户活动大数据示例，获得所述用户活动大数据示例对应的目标会话行为习惯向量示例和至少一个目标阶段行为习惯向量示例；
通过所述需求主题挖掘网络，依据所述目标会话行为习惯向量示例和所述至少一个目标阶段行为习惯向量示例，确定所述用户活动大数据示例对应的目标需求主题示例，并结合所述目标需求主题示例与所述先验需求主题确定的网络代价，对所述需求主题挖掘网络进行变量改进。
[0011]在一些可独立的实施例中，所述获得所述用户活动大数据示例对应的目标会话行为习惯向量示例和至少一个目标阶段行为习惯向量示例，包括：对所述用户活动大数据示例进行行为习惯挖掘，获得对应的会话行为习惯向量示例，并基于对所述用户活动大数据示例中的至少一个用户操作轨迹示例进行确定获得的至少一个可视化窗口，对所述会话行为习惯向量示例进行拆解，获得所述至少一个可视化窗口示例分别对应的阶段行为习惯向量示例；依据所述会话行为习惯向量示例和至少一个阶段行为习惯向量示例，获得对应的目标会话行为习惯向量示例和至少一个目标阶段行为习惯向量示例。
[0012]在一些可独立的实施例中，所述通过所述需求主题挖掘网络，依据所述目标会话行为习惯向量示例和所述至少一个目标阶段行为习惯向量示例，确定所述用户活动大数据示例对应的目标需求主题示例，包括：通过所述需求主题挖掘网络，确定所述目标会话行为习惯向量示例分别属于各个用户需求项示例的第一命中指数示例，以及所述至少一个目标阶段行为习惯向量示例分别对应于各用户需求项示例的第二命中指数示例；依据所述各个用户需求项示例对应的第一命中指数示例和第二命中指数示例，确定所述用户活动大数据示例对应的目标需求主题示例。
[0013]一种用户需求挖掘系统，包括：用于存储可执行计算机程序的存储器，用于执行所述存储器中存储的可执行计算机程序时实现上述方法的处理器。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于元宇宙的用户需求挖掘方法，其特征在于，应用于用户需求挖掘系统，所述方法包括：对元宇宙用户活动大数据进行行为习惯挖掘，获得对应的会话行为习惯向量；所述会话行为习惯向量包含所述元宇宙用户活动大数据中的各活动事件信息的用户偏好项；确定所述元宇宙用户活动大数据中的至少一个用户操作轨迹分别对应的可视化窗口，并利用确定的至少一个可视化窗口，对所述会话行为习惯向量进行拆解，获得所述至少一个可视化窗口分别对应的阶段行为习惯向量；结合所述各活动事件信息的用户偏好项，以及各用户偏好项之间的第一相关性评分，获得对应的服务需求预测知识；结合所述服务需求预测知识和至少一个阶段行为习惯向量，以及所述服务需求预测知识与所述至少一个阶段行为习惯向量之间的第二相关性评分，获得对应的目标会话行为习惯向量和至少一个目标阶段行为习惯向量；结合所述目标会话行为习惯向量和所述至少一个目标阶段行为习惯向量，获得所述元宇宙用户活动大数据对应的用户需求主题。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述各活动事件信息的用户偏好项，以及各用户偏好项之间的第一相关性评分，获得对应的服务需求预测知识，包括：对于所述各活动事件信息，皆实施如下步骤：将一个活动事件信息作为主活动事件信息，所述各活动事件信息中的剩余活动事件信息作为辅活动事件信息；基于设定AI规则，将所述主活动事件信息的用户偏好项，分别与各辅活动事件信息各自的用户偏好项进行相关性评分运算，获得各用户偏好项之间的第一相关性评分；根据各第一相关性评分，对所述各活动事件信息的用户偏好项进行整合，获得对应的服务需求预测知识。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，结合所述服务需求预测知识和至少一个阶段行为习惯向量，以及所述服务需求预测知识与所述至少一个阶段行为习惯向量之间的第二相关性评分，获得对应的目标会话行为习惯向量和至少一个目标阶段行为习惯向量，包括：对于至少一个阶段行为习惯向量，皆实施如下步骤：基于设定AI规则，将一个阶段行为习惯向量中的各活动事件信息的用户偏好项，分别与所述服务需求预测知识中的各活动事件信息的活动需求知识进行相关性评分运算，获得所述一个阶段行为习惯向量与所述服务需求预测知识之间的第二相关性评分；根据各第二相关性评分，对所述服务需求预测知识和所述至少一个阶段行为习惯向量分别进行整合，获得对应的目标会话行为习惯向量和至少一个目标阶段行为习惯向量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述目标会话行为习惯向量和所述至少一个目标阶段行为习惯向量，获得所述元宇宙用户活动大数据对应的用户需求主题，包括：基于需求主题挖掘网络，分别确定出所述目标会话行为习惯向量对应的场景需求关键词和所述至少一个目标阶段行为习惯向量分别对应的环节需求关键词；依据所述场景需求关键词和各环节需求关键词，获得所述元宇宙用户活动大数据对应
的用户需求主题。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于需求主题挖掘网络，分别确定出所述目标会话行为习惯向量对应的场景需求关键词和所述至少一个目标阶段行为习惯向量分别对应的环节需求关键词，包括：将所述目标会话行为习惯向量输入需求主题挖掘网络，获得所述目标会话行为习惯向量分别属于各个预设用户需求项的第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：高哲，
申请(专利权)人：高哲，
类型：发明
国别省市：