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龙图腾网获悉西安一二三云计算有限公司申请的专利一种基于云计算的文件协同处理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：CN120561626B 。

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：202511057374.1，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种基于云计算的文件协同处理方法及系统是由王龙;饶阳明;李凡设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的文件协同处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及文件协同领域，尤其涉及一种基于云计算的文件协同处理方法及系统，包括：通过对云端协同处理系统服务器后台的协同操作日志进行特征映射获取多维特征向量；通过对多位特征向量维度分布进行非对称风险评估获取非对称方向优化因子；通过对多位特征向量的簇内偏离排名进行非线性放大获取非线性排名放大优化因子；通过对非对称方向优化因子与非线性排名放大优化因子进行融合评估获取风险感知非对称距离；通过基于风险感知非对称距离的聚类过程获取优化聚类结果，并基于优化聚类结果进行异常行为识别与处理，从而提高文件协同过程异常行为识别的准确性。

本发明授权一种基于云计算的文件协同处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的文件协同处理方法，其特征在于，所述一种基于云计算的文件协同处理方法包括： 步骤S1：通过对云端协同处理系统服务器后台的协同操作日志进行特征映射获取多维特征向量； 步骤S2：通过对多位特征向量维度分布进行非对称风险评估获取非对称方向优化因子； 步骤S3：通过对多位特征向量的簇内偏离排名进行非线性放大获取非线性排名放大优化因子； 步骤S4：通过对非对称方向优化因子与非线性排名放大优化因子进行融合评估获取风险感知非对称距离； 步骤S5：通过基于风险感知非对称距离的聚类过程获取优化聚类结果，并基于优化聚类结果进行异常行为识别与处理； 所述通过对多位特征向量维度分布进行非对称风险评估获取非对称方向优化因子，包括：通过对历史操作日志多维特征向量进行随机差异抽样分析，获取非对称风险系数；通过对多位特征向量中特征值的与簇类质心差异进行方向判别处理，获取方向偏离评估；通过对非对称风险系数与方向偏离评估进行融合评估，获取非对称方向优化因子； 所述通过对多位特征向量的簇内偏离排名进行非线性放大获取非线性排名放大优化因子，包括：在聚类算法迭代过程的每一次簇类分配步骤中，对于任一目标簇类，获取属于目标簇类的全部成员数据点，并通过成员数据点在不同维度中相对于簇类质心的绝对偏离值形成偏离值集合；所述绝对偏离值为特征值与簇类质心相减的绝对值；对于任一成员数据点，通过计算该成员数据点的偏离值在偏离值集合中的百分位排名，获取该成员数据点的归一化偏离排名；将所述归一化偏离排名与常数1相加的计算结果的平方作为非线性排名放大权重因子； 所述通过对非对称方向优化因子与非线性排名放大优化因子进行融合评估获取风险感知非对称距离，包括：对于任一操作日志数据的任一维度与任一簇类质心的任一维度；将日志数据的特征向量的目标维度的特征值与簇类质心的目标维度相减的计算结果的平方作为操作日志数据在目标维度中与该簇类质心对应维度之间的第一距离评估；将该操作日志数据在目标维度中与该簇类质心对应维度之间的非对称方向优化因子与非线性排名放大权重因子相乘的计算结果作为距离优化因子；将所述距离优化因子与第一距离评估相乘的计算结果作为对应的优化距离；将全部维度的优化距离相加的计算结果作为操作日志数据与簇类质心之间的风险感知非对称距离。

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