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龙图腾网获悉浙江孚临科技有限公司申请的专利一种基于大模型语义分析的客群演化预测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：CN121579799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610107885.8，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于大模型语义分析的客群演化预测方法是由唐科伟;陈声鸿;叶剑涛设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型语义分析的客群演化预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及语义分析技术领域，具体为一种基于大模型语义分析的客群演化预测方法，包括获取流媒体平台用户的历史非结构化数据，通过大模型在多个时间点上执行语义分析生成语义向量；通过循环模块处理语义向量以生成历史语义序列；并基于该序列训练一个语义演化模型；在离线批处理阶段，利用演化模型，预先计算出所有用户的未来语义向量，并构建一个语义索引；当在线接收到种子客群时，为种子客群计算一个代表未来趋势的客群质心向量；将该质心向量在预测性语义索引中执行近似近邻搜索，输出预测的演化客群。本发明通过未来对未来的匹配提高了预测准确性，并通过离线预计算的架构，确保了演化预测功能的低延迟和可行性。

本发明授权一种基于大模型语义分析的客群演化预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型语义分析的客群演化预测方法，其特征在于，包括： 获取流媒体平台中多个用户的历史数据，历史数据包括用户的历史评论、弹幕和搜索查询词；对历史数据执行语义分析，在多个时间点上为每一用户生成语义向量；通过循环模块按时间顺序处理语义向量，为每一用户生成历史语义序列，将历史语义序列存储于时序数据库中；所述为每一用户生成历史语义序列，将历史语义序列存储于时序数据库中的过程包括：为所述多个用户中的每一用户，在计算机存储器中初始化一个历史状态向量，获取所述语义向量及时间戳，作为异步的用户事件流，按时间戳的先后顺序，逐一输入到循环模块中，所述循环模块在接收到当前的语义向量及当前时间戳时，从历史语义序列中检索前一历史状态向量及前一时间戳，并计算当前时间戳与前一时间戳之间的时间间隔；循环模块应用可训练的时间衰减函数，根据时间间隔对前一历史状态向量的影响力进行衰减，生成衰减后的历史状态；循环模块将语义向量与衰减后的历史状态一同输入到递归更新门中，计算新的历史状态向量；将新的历史状态向量及时间戳追加存储到所述时序数据库中，作为历史语义序列的最新状态； 当启动模型训练任务时，获取历史语义序列，基于历史语义序列训练语义演化模型；在离线批处理阶段，利用语义演化模型计算出每一用户对应的未来语义向量，将多个用户的未来语义向量存储在语义索引中； 当接收到客群扩散请求时，获取种子客群；从时序数据库中检索种子客群的对应的历史语义序列；利用语义演化模型对种子客群的历史语义序列进行计算，生成客群质心向量； 将客群质心向量作为查询向量，输入语义索引中；在语义索引中执行近似近邻搜索，识别与客群质心向量相似度最高的预定数量的用户，作为预测的演化客群进行输出。

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