【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及數(shù)據(jù)處理，特別是一種基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、元宇宙作為一種全新的數(shù)字化生態(tài)體系，逐漸成為研究和應用的熱點領(lǐng)域。元宇宙不僅提供了豐富的虛擬體驗，還促進了用戶在虛擬空間中的社交互動、娛樂消費和工作學習等多種活動。為了更好地理解和預測用戶在元宇宙中的行為模式，數(shù)據(jù)分析技術(shù)變得尤為重要。
2、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法主要依賴于單一模態(tài)的數(shù)據(jù)，如文本或圖像，而忽略了多模態(tài)數(shù)據(jù)的綜合分析。然而，元宇宙中的用戶活動數(shù)據(jù)具有高度的多樣性和復雜性，單一模態(tài)的數(shù)據(jù)分析難以全面捕捉用戶的多維度行為特征。現(xiàn)有的算法訓練和參數(shù)調(diào)整方法大多采用離線學習的方式，缺乏對用戶行為變化的實時適應能力。隨著用戶行為的不斷變化，固定的算法參數(shù)可能導致預測準確性的下降，影響系統(tǒng)的性能和用戶體驗。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本專利技術(shù)。
2、因此，本專利技術(shù)提供了一種基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)解決現(xiàn)有技術(shù)在多模態(tài)數(shù)據(jù)處理和實時用戶行為分析方面的不足問題。
3、為解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
4、第一方面，本專利技術(shù)實施例提供了一種基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其包括，
5、獲取擬分析的目標元宇宙空間活動數(shù)據(jù)；
6、對獲取的活動數(shù)據(jù)進行預處理；
7、將預處理后的活動數(shù)據(jù)分類進行特征提取，并將不同來源的數(shù)據(jù)特征融合；>
8、基于融合特征的分析，實時調(diào)整目標用戶活動大數(shù)據(jù)分析算法。
9、作為本專利技術(shù)所述基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述獲取擬分析的目標元宇宙空間活動數(shù)據(jù)，具體步驟如下，
10、通過api接口，實時監(jiān)聽并收集用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括文本數(shù)據(jù)，音頻數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)；
11、采用aes-256算法對數(shù)據(jù)進行加密，并上傳至服務(wù)器；
12、加密后的數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器之后，通過匿名化處理，去除用戶的身份識別信息，包括用戶名，注冊賬號；
13、使用地理編碼將數(shù)據(jù)產(chǎn)生的精確位置模糊化至省市級別。
14、作為本專利技術(shù)所述基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述對獲取的活動數(shù)據(jù)進行預處理，具體步驟如下，
15、通過正則表達式去除文本數(shù)據(jù)中非字母數(shù)字字符，保留英文、數(shù)字和中文字符，并移除文本中的url鏈接；
16、將所有圖像調(diào)整為相同尺寸(224×224像素)，以適應深度學習算法的輸入要求，并對圖像顏色進行歸一化處理，減去每個顏色通道的均值；
17、當圖像尺寸大于目標尺寸，從中裁剪出中心區(qū)域作為最終輸入；
18、將視頻文件轉(zhuǎn)換為一系列靜態(tài)圖像，每秒抽取固定數(shù)量的幀，并將每幀圖像按照圖像數(shù)據(jù)的處理方式進行處理；
19、將所有音頻文件統(tǒng)一到相同的采樣率，使用頻譜門控方法去除音頻中的背景噪音。
20、作為本專利技術(shù)所述基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述將預處理后的活動數(shù)據(jù)分類進行特征提取，并將不同來源的數(shù)據(jù)特征融合，具體步驟如下，
21、使用tf-idf算法對預處理后的文本數(shù)據(jù)進行特征提取，表達式為：
22、
23、其中，tf-idf(t,d,d)為提取的文本數(shù)據(jù)特征向量，t為單詞，d為文檔，d為文檔集合，count(ti)為單詞ti在文檔d中出現(xiàn)的次數(shù)，maxj(count(tj))為文檔d中出現(xiàn)次數(shù)最多的單詞tj，n為文檔總數(shù)，n為文檔d中單詞總數(shù)，docfreq(t)為含有單詞ti的文檔數(shù)量，i和j為索引變量；
24、使用經(jīng)過訓練的深度學習算法，將圖像輸入resnet-50，獲取特征向量，表達式如下：
25、v＝resnet-50(i)；
26、其中，v為輸出的特征向量，i為輸入的圖像；
27、視頻數(shù)據(jù)通過預處理，得到幀圖像，按圖像特征提取方法對視頻幀圖像進行特征提取，表達式如下：
28、vf＝resnet-50(if)；
29、f＝1,2,3....f；
30、其中，vf為第f幀圖像特征向量，if為視頻的第f幀圖像，f為抽取的幀圖像的總數(shù)；
31、使用mel頻率倒譜系數(shù)提取音頻數(shù)據(jù)的特征，表達式如下：
32、m＝mfcc(a)；
33、其中，a為音頻信號，m為提取的音頻信號特征向量，mfcc為mel頻率倒譜系數(shù)；
34、將不同類型數(shù)據(jù)的特征向量融合成一個統(tǒng)一的特征向量。
35、作為本專利技術(shù)所述基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述將不同類型數(shù)據(jù)的特征向量融合成一個統(tǒng)一的特征向量，具體步驟如下，
36、將提取的不同類型數(shù)據(jù)的特征向量融合成一個統(tǒng)一的特征向量并歸一化處理，表達式如下：
37、
38、其中，s為融合特征向量，‖t‖2，‖v‖2，‖vf‖2，‖m‖2為文本特征向量t，圖像特征向量v，視頻特征向量vf，音頻特征向量m的l2范數(shù)，x為向量x中的第k個元素，l為向量的長度。
39、作為本專利技術(shù)所述基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述基于融合特征的分析，實時調(diào)整目標用戶活動大數(shù)據(jù)分析算法，具體步驟如下，
40、將融合特征向量輸入到目標用戶活動大數(shù)據(jù)分析算法中，輸出結(jié)果，表達式如下：
41、
42、其中，為算法的預測值，h為算法的預測函數(shù)，θ為算法參數(shù)；
43、使用鏈式法則計算損失函數(shù)關(guān)于算法參數(shù)的梯度，并通過梯度下降法更新算法參數(shù)，表達式如下：
44、
45、其中，q為融合特征數(shù)量，為第i個預測值，yi為第i個真實值，si為第i個融合特征向量，i為索引變量，θ′為更新后的算法參數(shù)，α為學習率，控制參數(shù)更新的步長，為損失函數(shù)關(guān)于算法參數(shù)的梯度；
46、使用adam優(yōu)化器作為自適應學習率方法，自適應調(diào)整學習率，達到最小化誤差，得到最終的算法參數(shù)，算法最終達到最優(yōu)解。
47、作為本專利技術(shù)所述基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法的一種優(yōu)選方案，其中：使用adam優(yōu)化器作為自適應學習率方法，自適應調(diào)整學習率，具體步驟如下，
48、通過adam優(yōu)化器，自適應更新學習率，進一步提高算法參數(shù)更新，得到最終的算法參數(shù)，表達式如下：
49、
50、其中，θ″為最終的算法參數(shù)，為偏差修正后的二階矩估計，為偏差修正后的一階矩估計，∈為常數(shù)；
51、定期評估算法的性能，評估指標包括準確率、召回率、f1分數(shù)、auc-roc曲線，將評估結(jié)果作為反饋，若算法性能下降或不符合預期，重新調(diào)整學習率，改善算法性能。
52、第二方面，本發(fā)本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：包括，
2.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：所述獲取擬分析的目標元宇宙空間活動數(shù)據(jù)，具體步驟如下，
3.如權(quán)利要求2所述的基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：所述對獲取的活動數(shù)據(jù)進行預處理，具體步驟如下，
4.如權(quán)利要求3所述的基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：所述將預處理后的活動數(shù)據(jù)分類進行特征提取，并將不同來源的數(shù)據(jù)特征融合，具體步驟如下，
5.如權(quán)利要求4所述的基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：所述將不同類型數(shù)據(jù)的特征向量融合成一個統(tǒng)一的特征向量，具體步驟如下，
6.如權(quán)利要求5所述的基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：所述基于融合特征的分析，實時調(diào)整目標用戶活動大數(shù)據(jù)分析算法，具體步驟如下，
7.如權(quán)利要求6所述的基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：使用Adam優(yōu)化器作為自適應學習率方法，自適應
8.一種基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，基于權(quán)利要求1～7任一所述的基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：包括，數(shù)據(jù)采集模塊，數(shù)據(jù)預處理模塊，特征提取融合模塊和參數(shù)更新模塊；
9.一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1～7任一所述的基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1～7任一所述的基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：包括，
2.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：所述獲取擬分析的目標元宇宙空間活動數(shù)據(jù)，具體步驟如下，
3.如權(quán)利要求2所述的基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：所述對獲取的活動數(shù)據(jù)進行預處理，具體步驟如下，
4.如權(quán)利要求3所述的基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：所述將預處理后的活動數(shù)據(jù)分類進行特征提取，并將不同來源的數(shù)據(jù)特征融合，具體步驟如下，
5.如權(quán)利要求4所述的基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：所述將不同類型數(shù)據(jù)的特征向量融合成一個統(tǒng)一的特征向量，具體步驟如下，
6.如權(quán)利要求5所述的基于數(shù)字孿生的元宇宙用戶行為與數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：所述基于融合特征的分析，實時調(diào)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：黃靖，趙華，鄧敏杰，顧超，柳祺，
申請(專利權(quán))人：無錫中斯盾科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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