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龍圖騰網(wǎng)恭喜平安國際智慧城市科技股份有限公司申請的專利基于人工智能的數(shù)據(jù)采集解讀方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113946751B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111231734.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)基于人工智能的數(shù)據(jù)采集解讀方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由余玉霞設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-10-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于人工智能的數(shù)據(jù)采集解讀方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請涉及人工智能領(lǐng)域，公開了基于人工智能的數(shù)據(jù)采集解讀方法，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集器采集用戶端在業(yè)務(wù)平臺上的操作記錄生成興趣信息并將其發(fā)送第一服務(wù)器；所述第一服務(wù)器按照行為屬性和生成時間劃分所述興趣信息以生成多層次行為表，并將其發(fā)送第二服務(wù)器；所述第二服務(wù)器解讀所述多層次行為表的數(shù)據(jù)含義，獲得反應(yīng)用戶端對業(yè)務(wù)平臺上網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品關(guān)注程度的特征計算表，并將其發(fā)送第三服務(wù)器；所述第三服務(wù)器對所述特征計算表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類運算以獲得與所述特征計算表最匹配的特征標(biāo)簽，并將所述興趣信息、特征計算表和特征標(biāo)簽發(fā)送數(shù)據(jù)服務(wù)器保存。實現(xiàn)描述興趣信息次數(shù)的數(shù)據(jù)信息，準(zhǔn)確識別用戶的行為興趣，進(jìn)而準(zhǔn)確識別用戶的真實意圖之所在。

本發(fā)明授權(quán)基于人工智能的數(shù)據(jù)采集解讀方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的數(shù)據(jù)采集解讀方法，其特征在于，所述方法包括：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集器采集用戶端在業(yè)務(wù)平臺上的操作記錄生成興趣信息并將其發(fā)送第一服務(wù)器；所述第一服務(wù)器按照行為屬性和生成時間劃分所述興趣信息以生成多層次行為表，并將其發(fā)送第二服務(wù)器；所述第二服務(wù)器解讀所述多層次行為表的數(shù)據(jù)含義，獲得反應(yīng)用戶端對業(yè)務(wù)平臺上網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品關(guān)注程度的特征計算表，并將其發(fā)送第三服務(wù)器；所述第三服務(wù)器對所述特征計算表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類運算以獲得與所述特征計算表最匹配的特征標(biāo)簽，并將所述興趣信息、特征計算表和特征標(biāo)簽發(fā)送數(shù)據(jù)服務(wù)器保存；所述第一服務(wù)器按照行為屬性和生成時間劃分所述興趣信息以生成多層次行為表，包括：第一服務(wù)器的分解模塊按照行為屬性劃分所述興趣信息形成行為分解信息，并將其發(fā)送所述第一服務(wù)器的長期數(shù)據(jù)模塊；所述長期數(shù)據(jù)模塊獲取所述行為分解信息的總數(shù)量并將其設(shè)為興趣累計值，及將當(dāng)前時間與預(yù)設(shè)的長周期值相減獲得長期時間點，獲取當(dāng)前時間與長期時間點之間的行為分解信息的第一數(shù)量，并將所述第一數(shù)量設(shè)為長期興趣值；所述第一服務(wù)器的短期數(shù)據(jù)模塊將當(dāng)前時間與預(yù)設(shè)的第一短周期值相減獲得第一短期時間點，獲取當(dāng)前時間與第一短期時間點之間行為分解信息的第二數(shù)量，并將所述第二數(shù)量設(shè)為第一短期興趣值；將當(dāng)前時間與預(yù)設(shè)的第二短周期值相減獲得第二短期時間點，獲取當(dāng)前時間與第二短期時間點之間行為分解信息的第三數(shù)量，并將所述第三數(shù)量設(shè)為第二短期興趣值；第一服務(wù)器的匯總模塊將所述興趣累計值、長期興趣值、第一短周期興趣值和第二短周期興趣值作為興趣特征數(shù)據(jù)，所述匯總模塊還匯總各行為屬性的興趣特征數(shù)據(jù)獲得多層次行為表；所述第二服務(wù)器解讀所述多層次行為表的數(shù)據(jù)含義，獲得反應(yīng)用戶端對業(yè)務(wù)平臺上網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品關(guān)注程度的特征計算表，包括：所述第二服務(wù)器的第一計算模塊寫有均值公式，所述第一計算模塊通過所述均值公式計算所述多層次行為表中各行為屬性的興趣特征數(shù)據(jù)的均值，以獲得各行為屬性的指標(biāo)均值并將其寫入多層次行為表形成第一行為計算表；所述第二服務(wù)器的第二計算模塊寫有方差公式，所述第二計算模塊通過所述方差公式計算所述第一行為計算表中各行為屬性的指標(biāo)均值和興趣特征數(shù)據(jù)，以獲得各行為屬性的指標(biāo)方差并將其寫入所述第一行為計算表形成第二行為計算表；所述第二服務(wù)器的第三計算模塊將第二行為計算表中各行為內(nèi)容的指標(biāo)方差相加獲得行為總方差；所述第二服務(wù)器的第四計算模塊具有占比公式，所述第四計算模塊通過占比公式計算所述第二行為計算表中各行為內(nèi)容的指標(biāo)方差在所述行為總方差中的占比，并將所述占比分別設(shè)為各行為內(nèi)容的指標(biāo)權(quán)重，將所述指標(biāo)權(quán)重和總方差寫入所述第二行為計算表形成特征計算表；所述第三服務(wù)器對所述特征計算表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類運算以獲得與所述特征計算表最匹配的特征標(biāo)簽，包括：所述第三服務(wù)器的預(yù)處理模塊將特征計算表制成特征計算矩陣，其中，所述特征計算矩陣中各元素的與特征計算表中的值一一對應(yīng)；所述第三服務(wù)器的聚類模塊具有成熟的聚類分析模型，所述聚類模塊將特征計算矩陣錄入所述聚類分析模型以對其進(jìn)行分類，以獲得與特征計算表最匹配的特征標(biāo)簽。

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