基于深度学习的游戏用户行为预测系统

本发明涉及用户行为预测技术领域，具体涉及基于深度学习的游戏用户行为预测系统，该系统公开了常规行为预测生序模块、常规行为预测执行模块、异常行为快速确定模块，设置常规行为预测生序模块与常规行为预测执行模块，通过长短期记忆模型对游戏用户的各种行为进行周期性预测，通过行为预测序列保证优先对游戏用户的潜在异常风险高的行为进行预测，保证游戏用户行为预测的有序性与高效性，设置异常行为快速确定模块，在发现游戏用户的异常行为后，动态对行为的预测顺序进行调整，深度分析异常行为与其余行为之间的异常关联性，保证在短时间内快速锁定游戏用户的所有异常行为。