基于AIGC的数字文化产品用户行为分析方法及系统

本申请实施例提供一种基于AIGC的数字文化产品用户行为分析方法及系统，本申请实施例通过获取各个通过人工智能生成内容的数字文化产品的神经网络运算指令、参考用户行为特征和第一用户反馈数据，而后据此利用基础产品响应预测网络进行决策，生成了高度个性化的第一决策响应结果，进一步地，依据收敛目标损失参数的参数学习目标，对基础产品响应预测网络进行了网络偏置权重信息的优化，从而生成了更为精确的产品响应预测网络，从而能够针对不同的用户行为特征，基于目标先验响应知识图谱，生成更加精准的响应预测结果，进而极大提高了数字文化产品用户行为分析的精确度和适用性，为用户提供了更为出色的个性化体验。