一种基于多模态特征融合的高净值用户识别方法及系统

本申请涉及一种基于多模态特征融合的高净值用户识别方法及系统，包括以下步骤：获取旅游行业用户的多模态数据；对同一用户的多模态数据进行分布式传输并在各个客户端独立生成特征数据，并在服务器端聚合得到同一用户的多模态特征，基于多模态特征计算情绪波动指标和行为相似度；构建融合了情绪波动指标和行为相似度的预设密度公式，并动态调整聚类密度参数；采用嵌入了预设密度公式的聚类算法，根据动态调整的聚类密度参数完成用户分群，输出其中符合预设密度分数和行为相似度标准的群体作为高净值用户。本申请与传统技术相比，分析用户群体多模态情绪波动和行为相似度并对用户群体进行动态聚类分群，可以识别出高净值用户群体。