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龙图腾网获悉网易(杭州)网络有限公司申请的专利处理用户行为序列的方法、装置、设备和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：CN116304733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310157414.4，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权处理用户行为序列的方法、装置、设备和存储介质是由赵世玮;夏铭轩;吴润泽;严晗;戚家恒;沈旭东;李乐;吕唐杰;范长杰;胡志鹏设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本处理用户行为序列的方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了处理用户行为序列的方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取第一训练样本集，第一训练样本集包括：根据行为序列数据集生成的对比学习任务的正样本对和负样本对；利用第一训练样本集对神经网络模型执行第一训练获得初始相似度分析模型，第一训练包括：根据对比学习任务的正样本对和负样本对对神经网络模型执行第一训练获得初始相似度分析模型；利用第二训练样本集对初始相似度分析模型执行第二训练获得相似度分析模型，第二训练样本集包括训练样本和训练标签；相似度分析模型用于确定不同用户行为序列是否相似。该方法计算效率高、获得的用户行为序列相似度计算的结果的准确率高、人工成本低。

本发明授权处理用户行为序列的方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种处理用户行为序列的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一训练样本集，其中，所述第一训练样本集包括：根据行为序列数据集生成的对比学习任务的正样本对和负样本对；所述行为序列数据集包括多个用户行为序列；利用所述第一训练样本集对神经网络模型执行第一训练，获得初始相似度分析模型，其中，所述第一训练过程包括：根据所述对比学习任务的正样本对和负样本对，对所述神经网络模型执行所述第一训练，获得所述初始相似度分析模型； 所述第一训练过程还包括：通过时序对比损失和实例对比损失优化所述神经网络模型参数，包括：根据同一用户行为序列对应的增强序列中时刻相同的行为数据构成的正样本对和时刻不同的行为数据构成的负样本对，确定所述时序对比损失；根据同一用户行为序列对应的增强序列中时刻相同的行为数据构成的正样本对，以及不同用户行为序列对应的增强序列中时刻相同的行为数据构成的负样本对，确定所述实例对比损失；利用第二训练样本集对所述初始相似度分析模型执行第二训练，获得相似度分析模型，其中，第二训练过程是一个有监督的训练过程，用于对所述初始相似度分析模型的参数进行微调；所述第二训练样本集包括：训练样本和训练标签，所述训练样本包括所述多个用户行为序列中的部分用户行为序列中的任意两个用户行为序列，所述训练标签表示所述部分用户行为序列中的任意两个用户行为序列是否相似；所述相似度分析模型用于确定不同用户行为序列之间是否相似。

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