摘要
本申请涉及数据处理技术领域,公开了一种基于AIGC的角色行为预测方法、系统及存储介质。所述方法包括:对角色行为数据进行时空分形分析,得到角色行为模式谱并进行结构提取,得到角色行为拓扑结构;对环境信息进行多尺度熵分析,得到场景复杂度指标;对角色行为拓扑结构和场景复杂度指标进行协同进化计算,得到行为‑环境交互图谱并进行行为路径分析及筛选,得到目标行为路径集;对目标行为路径集进行因果涌现分析,得到角色行为预测结果。本申请通过对角色行为数据进行时空分形分析,能够捕捉到行为模式在不同时空尺度上的复杂性和自相似性,从而更全面地理解角色行为的内在结构和动态特征,提升了基于AIGC的角色行为预测的效率及准确率。
技术关键词
语义向量
复杂度
时序关联分析
模拟退火算法
图谱
交互特征
序列
指标
多尺度
模式
矩阵
多层次
演化动力学
动态时间规整
场景
聚类
数据
预测系统
编码