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龙图腾网获悉云袭网络技术河北有限公司申请的专利一种基于多维度历史数据分析的人工智能广告推送方法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：CN120298046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510282752.X，技术领域涉及：G06Q30/0242；该发明授权一种基于多维度历史数据分析的人工智能广告推送方法是由段海卿设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度历史数据分析的人工智能广告推送方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多维度历史数据分析的人工智能广告推送方法，包括：针对提取的原始特征，构建秒级、分钟级、小时级等不同时间粒度的行为特征视图，形成多时间尺度特征表示；通过图挖掘算法分析不同时间尺度下的特征视图，挖掘特征节点间的关联规则，构建跨尺度的特征关联图谱；在特征关联图谱中，根据特征节点的谱聚类结果和特征边的引力方向，判断不同特征组合的时间相关性度；若特征组合的时间相关性度超过经验阈值，则将该特征组合的时间权重赋予幂律分布的高权重系数；根据特征的垂直维度和语义层级，动态调整关联图谱的网络深度和连接密度，优化图谱中的特征权重分配。

本发明授权一种基于多维度历史数据分析的人工智能广告推送方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度历史数据分析的人工智能广告推送方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户在不同场景下的多维度行为数据，提取原始特征数据；针对提取的原始特征，构建秒级、分钟级、小时级不同时间粒度的行为特征视图，形成多时间尺度特征表示；在每个时间粒度的特征视图中，计算特征节点的时间权重分布，采用指数衰减函数对历史特征进行时间衰减处理；通过图挖掘算法分析不同时间尺度下的特征视图，挖掘特征节点间的关联规则，构建跨尺度的特征关联图谱；在特征关联图谱中，根据特征节点的谱聚类结果和特征边的引力方向，判断不同特征组合的时间相关性度；若特征组合的时间相关性度超过经验阈值，则将该特征组合的时间权重赋予幂律分布的高权重系数；根据特征的垂直维度和语义层级，动态调整关联图谱的网络深度和连接密度，优化图谱中的特征权重分配；基于优化后的特征权重分配方案，从特征关联图谱中选取权重最高的多路径特征组合，生成兴趣细分的推荐内容；将生成的个性化推荐内容与用户的实时反馈行为相匹配，调整推荐策略，不断提升推荐的转化率； 所述在特征关联图谱中，根据特征节点的谱聚类结果和特征边的引力方向，判断不同特征组合的时间相关性度，包括： 针对特征关联图谱中的节点集，采用谱聚类算法对特征节点进行聚类分组，获取分组值；根据特征边的引力向，计算不同特征组合之间的组合点关系，得到组合点的引力强度；结合分组值和组合点关系，判断不同特征组之间的时间度分布，生成时间相关性度；若时间相关性度高于预设阈值，则标记该特征组为高相关组合，提取高相关组合中的特征节点；根据高相关组合的特征节点，调整特征视图中的时间粒度优先级，生成优化后的特征视图；采用优化后的特征视图，重新计算特征边的引力向，更新特征关联图谱中的引力强度；通过更新后的特征关联图谱，优化谱聚类算法参数，提升特征节点聚类的准确性； 所述根据特征的垂直维度和语义层级，动态调整关联图谱的网络深度和连接密度，优化图谱中的特征权重分配，包括： 根据特征的垂直维度和语义层级，构建初始关联图谱；采用层次聚类算法对图谱节点进行分层，获取不同层级的节点分布；根据节点层级分布，计算图谱的网络深度和连接密度；若网络深度超过预设阈值，则调整图谱的层级结构，优化连接密度；根据优化后的网络深度和连接密度，重新分配特征权重，生成权重分配表；采用动态规划算法结合权重分配表，更新关联图谱中的特征权重；通过更新后的特征权重，调整图谱的节点连接关系，生成优化后的关联图谱。

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