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龙图腾网恭喜平安国际智慧城市科技股份有限公司申请的专利基于人工智能的数据采集解读方法、装置、设备及介质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：CN113946751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202111231734.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于人工智能的数据采集解读方法、装置、设备及介质是由余玉霞设计研发完成，并于2021-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的数据采集解读方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能领域，公开了基于人工智能的数据采集解读方法，网络数据采集器采集用户端在业务平台上的操作记录生成兴趣信息并将其发送第一服务器；所述第一服务器按照行为属性和生成时间划分所述兴趣信息以生成多层次行为表，并将其发送第二服务器；所述第二服务器解读所述多层次行为表的数据含义，获得反应用户端对业务平台上网络产品关注程度的特征计算表，并将其发送第三服务器；所述第三服务器对所述特征计算表中的数据进行聚类运算以获得与所述特征计算表最匹配的特征标签，并将所述兴趣信息、特征计算表和特征标签发送数据服务器保存。实现描述兴趣信息次数的数据信息，准确识别用户的行为兴趣，进而准确识别用户的真实意图之所在。

本发明授权基于人工智能的数据采集解读方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的数据采集解读方法，其特征在于，所述方法包括：网络数据采集器采集用户端在业务平台上的操作记录生成兴趣信息并将其发送第一服务器；所述第一服务器按照行为属性和生成时间划分所述兴趣信息以生成多层次行为表，并将其发送第二服务器；所述第二服务器解读所述多层次行为表的数据含义，获得反应用户端对业务平台上网络产品关注程度的特征计算表，并将其发送第三服务器；所述第三服务器对所述特征计算表中的数据进行聚类运算以获得与所述特征计算表最匹配的特征标签，并将所述兴趣信息、特征计算表和特征标签发送数据服务器保存；所述第一服务器按照行为属性和生成时间划分所述兴趣信息以生成多层次行为表，包括：第一服务器的分解模块按照行为属性划分所述兴趣信息形成行为分解信息，并将其发送所述第一服务器的长期数据模块；所述长期数据模块获取所述行为分解信息的总数量并将其设为兴趣累计值，及将当前时间与预设的长周期值相减获得长期时间点，获取当前时间与长期时间点之间的行为分解信息的第一数量，并将所述第一数量设为长期兴趣值；所述第一服务器的短期数据模块将当前时间与预设的第一短周期值相减获得第一短期时间点，获取当前时间与第一短期时间点之间行为分解信息的第二数量，并将所述第二数量设为第一短期兴趣值；将当前时间与预设的第二短周期值相减获得第二短期时间点，获取当前时间与第二短期时间点之间行为分解信息的第三数量，并将所述第三数量设为第二短期兴趣值；第一服务器的汇总模块将所述兴趣累计值、长期兴趣值、第一短周期兴趣值和第二短周期兴趣值作为兴趣特征数据，所述汇总模块还汇总各行为属性的兴趣特征数据获得多层次行为表；所述第二服务器解读所述多层次行为表的数据含义，获得反应用户端对业务平台上网络产品关注程度的特征计算表，包括：所述第二服务器的第一计算模块写有均值公式，所述第一计算模块通过所述均值公式计算所述多层次行为表中各行为属性的兴趣特征数据的均值，以获得各行为属性的指标均值并将其写入多层次行为表形成第一行为计算表；所述第二服务器的第二计算模块写有方差公式，所述第二计算模块通过所述方差公式计算所述第一行为计算表中各行为属性的指标均值和兴趣特征数据，以获得各行为属性的指标方差并将其写入所述第一行为计算表形成第二行为计算表；所述第二服务器的第三计算模块将第二行为计算表中各行为内容的指标方差相加获得行为总方差；所述第二服务器的第四计算模块具有占比公式，所述第四计算模块通过占比公式计算所述第二行为计算表中各行为内容的指标方差在所述行为总方差中的占比，并将所述占比分别设为各行为内容的指标权重，将所述指标权重和总方差写入所述第二行为计算表形成特征计算表；所述第三服务器对所述特征计算表中的数据进行聚类运算以获得与所述特征计算表最匹配的特征标签，包括：所述第三服务器的预处理模块将特征计算表制成特征计算矩阵，其中，所述特征计算矩阵中各元素的与特征计算表中的值一一对应；所述第三服务器的聚类模块具有成熟的聚类分析模型，所述聚类模块将特征计算矩阵录入所述聚类分析模型以对其进行分类，以获得与特征计算表最匹配的特征标签。

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