多商户用户行为深度学习分析方法

本发明涉及电子商务技术领域，尤其涉及多商户用户行为深度学习分析方法，步骤包括：采集各商户端交互数据，基于本地学习模型计算梯度并封装切片上传云端；聚合梯度，构建行为关系图并生成因果张量，将因果张量与图域多尺度特征输入时序嵌入模型得到时间嵌入；经随机投影和二值化映射生成商户高维脉冲向量并聚合为跨商户向量；对跨商户向量按噪声策略执行生成式反向过程得到预测向量；将预测向量与时间嵌入映射为能量矩阵，经量子优化采样动作向量，并与跨商户向量输入强化学习网络输出推荐决策；依据用户点击、支付反馈生成更新梯度回传商户端，形成自校准闭环。本方法在不暴露原始数据的前提下实现跨商户协同推荐，提升冷启动召回和实时转化率。