(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211122188.8 (22)申请日 2022.09.15 (71)申请人 北京河图联合创新科技有限公司 地址 100037 北京市西城区南 礼士路36号5 层17号 (72)发明人 吴晓辰　 (74)专利代理 机构 北京天驰君泰律师事务所 11592 专利代理师 孟锐 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06T 19/00(2011.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06N 3/08(2006.01)G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种元宇宙空间用户行为预测方法、 装置及 存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种元宇宙空间用户行为预 测方法、 装置及存储介质。 所述方法包括： 获取元 宇宙空间用户当前预置时间段的行为数据集合； 将行为数据集合处理为多个时间步的模型样本 数据； 调取已训练好的行为预测模型， 依时间步 将对应模型样本数据输入给所述行为预测模型 以得到一个最终行为特征数据； 以及获取所述最 终行为特征数据对应的典型行为作为预测结果。 利用本发明公开的实施例能够基于时间维度对 元宇宙空间个人行为的记录数据预测出元宇宙 空间用户将要进行的动作、 行为， 从而有利于监 管元宇宙空间中的用户行为 以维持元宇宙空间 秩序， 并且 可以为各类应用于元宇宙的商业应用 提供获得用户画像的数据。 权利要求书3页 说明书15页 附图10页 CN 115471553 A 2022.12.13 CN 115471553 A 1.一种元宇宙空间用户行为的预测方法， 其中包括： 获取元宇宙空间用户当前预置时间段的行为数据集合， 其中， 所述行为数据集合为包 括多个时刻行为数据的时序数据集合， 所述时刻行为数据包括静态动作特征数据和身体部 位动态表现数据； 将所述时序数据集 合处理为多个时间步的模型样本数据； 调取已训练好的行为预测模型， 依时间步将对应模型样本数据输入给所述行为预测模 型以得到一个最终行为特 征数据； 以及 获取所述最终行为特 征数据对应的典型 行为作为预测结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述行为预测模型为 LSTM神经网络模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其中进一步包括： 以最后一个时间步所述LSTM神经网络 模型输出的行为特 征数据作为 最终行为特 征数据。 4.根据权利要求2所述的方法， 其中， 进一 步包括： 获取每个时间步所述 LSTM神经网络模型输出的行为特 征数据作为原 始行为特 征数据； 对多个原始行为特征数据进行聚类以得到一个最终行为特征数据或多个中间行为特 征数据； 以及 响应于聚类分类后得到多个中间行为特征数据， 调用已训练好的DRNN模型， 以所述多 个中间行为特征数据作为所述DRNN模 型的输入， 以所述DRNN模型输出的一个行为特征数据 作为最终行为特 征数据。 5.根据权利要求4所述的方法， 其中进一步包括： 分析多个原始行为特征数据以确定元 宇宙空间用户在所述当前 预置时间段的综合行为类别。 6.根据权利要求5所述的方法， 其中， 在分析多个原始行为特征数据时， 调用已训练好 的分类模型， 以所述多个原始行为特征数据作为分类模型 的输入， 将分类模型打分最高的 行为类别确定为所述元宇宙空间用户在所述当前 预置时间段的综合行为类别。 7.根据权利要求1所述的方法， 其中所述行为预测模型的训练数据集为从元宇宙实时 数据库中读取的元宇宙空间用户在预置时间段的已知行为的行为数据集合， 样本数据为由 静态动作特征数据和身体部位动态表现数据构成的时刻行为数据， 样本的标签为所述已知 行为， 模型的输出为与已知行为对应的行为特 征数据。 8.根据权利要求1所述的方法， 其中获取元宇宙空间用户当前预置时间段的行为数据 集合的步骤包括： 根据元宇宙空间用户的身份信息从所述从元宇宙实时数据库中读取所述 目标用户在当前 预置时间段的行为数据集 合。 9.根据权利要求1所述的方法， 其中获取元宇宙空间用户当前预置时间段的行为数据 集合的步骤 包括： 获取元宇宙空间用户当前 预置时间段的行为表现数据； 在所述预置时间段内确定多个按时序排列的分析时刻； 从所述行为表现数据中提取 出对应于分析时刻的多种身体部位静态 表现数据； 组合每一分析时刻的多种身体部位静态表现数据得到每一分析时刻的静态动作特征 数据； 分析多个连续分析时刻的每种身体部位静态表现数据在所述预置时间段内的变化以 得到所述身体部位的动态 表现数据； 以及权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115471553 A 2结合多个静态动作特征数据和相应的身体部位动态表现数据得到用户的行为数据集 合。 10.一种元宇宙空间用户行为的预测装置， 其中包括： 数据获取模块， 经配置以获取元宇宙空间用户当前预置时间段的行为数据集合， 其中， 所述行为数据集合为包括多个时刻行为数据的时序数据集合， 所述时刻行为数据包括静态 动作特征数据和身体部位动态 表现数据； 样本处理模块， 其与所述数据获取模块相连接， 经配置以将所述时序数据集合处理为 多个时间步的模型样本数据； 预测模块， 其与所述样本处理模块相连接， 经配置以调取已训练好的行为预测模型， 依 时间步将对应模型样本数据输入给 所述行为预测模型以得到一个最终行为特 征数据； 以及 行为识别模块， 其与所述预测模块相连接， 经配置以获取所述最终行为特征数据对应 的典型行为作为预测结果。 11.根据权利要求10所述的装置， 其中所述预测模块包括： 模型单元， 经配置以调取已训练好的行为预测模型； 数据输入单元， 其与所述模型单元相连接， 经配置以依时间步将对应模型样本数据输 入给所述行为预测模型； 以及 输出数据获取单元， 其与所述模型单元相连接， 经配置以获取行为预测模型输出的行 为特征数据。 12.根据权利要求10所述的装置， 其中， 当所述行为预测模型为LSTM神经网络模型时， 输出数据获取单元获取最后一个时间步所述LSTM神经网络模型输出的行为特征数据， 并作 为最终行为特 征数据。 13.根据权利要求12所述的装置， 其中所述预测模块还 包括： 聚类单元， 其与所述模型单元相连接， 经配置以对每个时间步所述LSTM神经网络模型 输出的原始行为特征数据进行聚类， 得到一个最终行为特征数据或多个中间行为特征数 据； 对应地， 当得到聚类得到一个最 终行为特征数据时， 所述输出数据获取单元获取聚类得 到最终行为特 征数据； 以及 DRNN模型单元， 其与所述聚类单元和输出数据获取单元相连接， 调用已训练好的DRNN 模型， 将所述聚类单元得到的多个中间行为数据作为所述DRNN模型的输入， 所述输出数据 获取单元获取所述DRNN模型输出的一个行为数据作为 最终行为特 征数据。 14.根据权利要求13所述的装置， 其中所述行为识别模块进一 步包括： 单个行为确认单元， 经配置以根据行为特征数据确定对应的单个典型行为， 所述行为 特征数据包括 最终行为特 征数据； 和 综合行为分析单元， 其与所述模型单元相连接， 经配置以基于所述LSTM神经网络模型 输出的原始行为特征数据进行分析得到元宇宙空间用户在所述当前预置时间段 的综合行 为类别。 15.一种电子设备， 其中包括： 处理器以及存储有计算机程序指令的存储器； 所述电子 设备执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1 ‑9中任一项所述的方法。 16.一种计算机可读存储介质， 其中， 所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令， 所述计算机程序指令被处 理器执行时实现如权利要求1 ‑9中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115471553 A 3