一种基于深度学习的游戏行为分析系统

本发明涉及行为分析技术领域，具体为一种基于深度学习的游戏行为分析系统，系统包括游戏活跃度分析模块、游戏社交行为分析模块、用户喜好识别模块和更新影响分析模块。本发明，通过利用用户游戏行为数据，全面评估用户的日常活跃模式和长期参与趋势，对用户行为的理解更加深入和准确，通过整合用户的行为数据和社交行为结果能够评估每个用户的重要性，识别重要的游戏用户，并根据用户的重要性和游戏行为数据，识别关键的游戏内容，进而在后续更新时，能够针对用户喜好的关键内容进行更新，提升用户满意度和忠诚度，并在游戏更新后，判断更新的实际效果，为未来的游戏设计与优化提供了科学依据。