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龙图腾网恭喜上海卓辰信息科技有限公司申请的专利融合大模型与增量学习的数据查询结果排序方法及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：CN119415680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510019190.X，技术领域涉及：G06F16/338；该发明授权融合大模型与增量学习的数据查询结果排序方法及系统是由王国荣;苏洁;叶杨设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合大模型与增量学习的数据查询结果排序方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信息管理技术领域，具体为融合大模型与增量学习的数据查询结果排序方法及系统；所述方法包括：利用预训练大模型构建初步查询模型,生成高质量初步结果；然后插入低相关对抗样本,增加结果多样性,并收集用户反馈；基于历史查询行为,训练用户查询满意度模型,从多角度建模满意度；将满意度预测引入查询优化,对满意度不高的查询动态调整策略,生成增量查询结果存入缓存；融合初步结果与增量结果,去除低相关项,动态更新查询列表；本发明在提高数据质量的同时保持稳定性,实现查询结果的动态优化平衡,持续提升用户体验。

本发明授权融合大模型与增量学习的数据查询结果排序方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合大模型与增量学习的数据查询结果排序方法，其特征在于，包括：基于预训练的大模型，理解和查询用户输入的问题，构建初步数据查询模型，计算用户查询问题与库存数据的相关性评分，以相关性评分倒序排列作为初步数据查询结果；在初步数据查询结果中按照比例随机插入低相关性评分数据结果作为用户查询满意度模型的对抗样本，并将初步数据查询结果进行排序输出给用户；收集历史数据查询事件中用户查询行为数据,训练基于LSTM模型构建的用户查询满意度模型，预测用户对当前查询结果的满意度；根据预测出的用户对当前查询结果的满意度，构建查询优化策略，对当前查询结果增量优化，并在缓冲区构建增量数据查询结果，将未推送给用户的增量数据查询结果存储在缓冲区内；在缓冲区将增量优化的当前查询结果与初步数据查询结果进行融合，同时去除低相关性评分数据结果,将融合的数据查询结果按照相关性评分进行排序，输出排序后的融合数据查询结果；预训练大模型；对大模型进行调整，利用调整后的大模型对用户输入的查询问题进行语义编码；将查询问题输入到大模型中,提取[CLS]向量，作为查询问题的查询向量,记为；使用调整后的大模型对库存数据中的每个库存数据进行编码,提取库存数据的语义向量；采用平均池化的方式,即将库存数据的隐藏层状态取平均,作为整个库存数据的向量；表示第个库存数据的向量，，表示库存数据的数量；计算查询向量与每个库存数据的向量的语义相关性评分；构建多因素相关性计算模型，所述多因素相关性计算模型包括基础相关性计算模型、语义匹配计算模型以及重要性权重计算模型；所述基础相关性计算模型，用于计算基础相关性评分，使用余弦相似度函数计算查询向量和库存数据向量的相似程度,作为基础的相关性评分；余弦相似度计算向量归一化后的查询向量和库存数据向量点积,取值范围为[0,1],基础相关性评分计算公式如下： ；其中表示向量的L2范数；的取值范围为[0,1]，表示将用户输入的第个问题转化为向量表示，表示的转置，表示第个候选的库存数据结果。

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