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龙图腾网恭喜广州讯鸿网络技术有限公司申请的专利一种云企微的用户画像生成方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119130613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411625460.3，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种云企微的用户画像生成方法和系统是由苏焕杰;宁学军;李大军设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云企微的用户画像生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种云企微的用户画像生成方法和系统，涉及画像生成技术领域，该方法包括获取用户信息与实时环境信息；基于实时环境信息与历史环境信息，确定情景变化特征；响应于情景变化特征大于变化阈值时，获取画像生成指令；根据画像生成指令，基于用户信息与实时环境信息，确定用户画像。该用户画像生成方法能够根据环境信息的变化，自动化的对用户画像进行更新，其用户画像生成流程减少了人工干预的需求，降低了维护成本，同时加快了从数据收集到实际应用之间的转换速度，使生成的用户画像更符合用户的当前状况。

本发明授权一种云企微的用户画像生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种云企微的用户画像生成方法，其特征在于，包括：获取用户信息与实时环境信息；基于所述实时环境信息与历史环境信息，确定情景变化特征；响应于所述情景变化特征大于变化阈值时，获取画像生成指令；根据所述画像生成指令，基于所述用户信息与所述实时环境信息，确定用户画像；所述实时环境信息包括实时环境参数、实时设备状态与实时人物状态，所述历史环境信息包括历史环境参数、历史设备状态与历史人物状态；所述基于所述实时环境信息与历史环境信息，确定情景变化特征，包括：基于实时环境参数与历史环境参数，确定自然变化特征；基于实时设备状态与历史设备状态，确定介质变化特征；基于实时人物状态与历史人物状态，确定人物变化特征；基于所述自然变化特征、所述介质变化特征与所述人物变化特征，确定所述情景变化特征；所述实时环境参数包括实时位置参数、实时时间参数与实时气候参数，所述历史环境参数包括历史位置参数、历史时间参数与历史气候参数；所述基于实时环境参数与历史环境参数，确定自然变化特征，包括：基于所述实时位置参数与所述历史位置参数的变化状态，确定位置变化信号，其中，所述位置变化信号的所属等级至少包括一级迁移等级、二级迁移等级与三级迁移等级；基于所述实时时间参数与所述历史时间参数，确定间隔时间；基于所述实时气候参数与所述历史气候参数，确定天气变化信号，其中，所述天气变化信号包括湿度变化信号与温度变化信号；根据所述间隔时间，确定环境判断区间；根据所述环境判断区间，基于所述位置变化信号与所述天气变化信号，确定自然变化特征； 其中，为天气变化信号，t为温度变化信号，ω为湿度变化信号，q1、q2为其两者的权重值；所述实时设备状态包括实时设备类型与实时网络类型，所述历史设备状态包括历史设备类型与历史网络类型；所述基于实时设备状态与历史设备状态，确定介质变化特征，包括：基于实时设备类型与历史设备类型的差异性，确定设备变更系数；基于实时网络类型与历史网络类型的差异性，确定网络变更系数；基于所述设备变更系数与所述网络变更系数，确定所述介质变化特征；所述实时人物状态包括实时活动状态与实时情绪状态，所述历史设备状态包括历史活动状态与历史情绪状态；所述基于实时人物状态与历史人物状态，确定人物变化特征，包括：基于实时活动状态与历史活动状态的差异性，确定活动变更系数；基于实时情绪状态与历史情绪状态的差异性，确定情绪变更系数；基于所述活动变更系数与所述情绪变更系数，确定所述人物变化特征；所述基于所述自然变化特征、所述介质变化特征与所述人物变化特征，确定所述情景变化特征，包括：x＝m·α+n·β+l·γ其中，x为情景变化特征，α为自然变化特征，β为介质变化特征，γ为人物变化特征，m、n、l分别为其对应的权重值；根据所述画像生成指令，基于所述用户信息与所述实时环境信息，确定用户画像，包括：基于所述实时环境信息，确定情景趋势与情感趋势；基于所述情景趋势与所述用户信息，确定画像偏重要素；根据所述画像偏重要素，基于所述情感趋势，确定所述用户画像；所述基于所述实时环境信息，确定情景趋势与情感趋势，包括：基于实时环境参数与实时设备状态，确定情景趋势，其中，所述情景趋势所关联的情景类型至少包括办公情景类型、日常情景类型与旅游情景类型；基于实时人物状态，确定情感趋势，其中，所述情感趋势包括消极情感类型、普通情感类型与积极情感类型；所述基于所述情景趋势与所述用户信息，确定画像偏重要素，包括：所述用户信息至少包括基本属性信息、兴趣偏好信息与社交行为信息；响应于所述情景趋势所关联的情景类型为办公情景类型时，基于所述基本属性信息，确定所述画像偏重要素；响应于所述情景趋势所关联的情景类型为日常情景类型时，基于所述基本属性信息与所述兴趣偏好信息，确定所述画像偏重要素；响应于所述情景趋势所关联的情景类型为旅游情景类型时，基于所述基本属性信息与所述社交行为信息，确定所述画像偏重要素；所述基于实时人物状态，确定情感趋势，包括：根据语言处理模型，基于用户生成的文本，提取实时语句；基于所述实时语句与预设的情感词典，标记所述实时语句中的词汇类型；基于所述词汇类型，确定类型占比；根据所述类型占比与预设占比区间，确定情感趋势；具体的，基于以下公式确定类型占比： 其中，Re为情感类型e的占比，Ce为类型为e的词汇计数，Ctotal为总词汇数。

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