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龙图腾网获悉四川乐为科技有限公司申请的专利一种基于大模型的文件访问冷热度计算方法、系统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：CN120670335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511171571.6，技术领域涉及：G06F12/0871；该发明授权一种基于大模型的文件访问冷热度计算方法、系统及介质是由程飞设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的文件访问冷热度计算方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的文件访问冷热度计算方法、系统及介质，属于数据存储技术领域。方法包括：系统初始化与监控配置阶段，初始化冷热度计算算法，加载预先部署的大语言模型；多维度特征提取阶段，实时提取目标文件的多维度特征向量；动态生成提示阶段，将多维度特征向量动态编排为结构化自然语言提示，输入至大语言模型；热度生成与缓存管理阶段，生成每个文件的热度分值，并根据热度分值管理缓存空间；自适应学习与优化阶段，建立隐式用户反馈循环，当积累到预设数值的反馈信号时，根据收集到的反馈数据对大语言模型进行增量微调。本发明显著提升了缓存命中率，保障用户关键数据的访问流畅性。

本发明授权一种基于大模型的文件访问冷热度计算方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的文件访问冷热度计算方法，其特征在于：包括以下步骤： 系统初始化与监控配置阶段，初始化冷热度计算算法，加载预先部署的大语言模型，然后从配置文件中读取各项运行参数，并监控本地缓存目录的文件操作事件； 多维度特征提取阶段，实时提取目标文件的多维度特征向量；所述的多维度特征向量至少包括近因性特征、频率特征、语义特征和上下文特征； 动态生成提示阶段，将多维度特征向量动态编排为结构化自然语言提示，输入至大语言模型； 热度生成与缓存管理阶段，使用大语言模型对结构化自然语言提示进行语义推理，生成每个文件的热度分值，并根据热度分值管理缓存空间；所述的热度生成与缓存管理阶段还包括以下步骤： 大语言模型对每个批处理后的提示进行独立的语义理解和逻辑推理； 大语言模型输出结构化数据，包括每个候选文件的唯一标识符、计算出的热度分值和可选推理理由文本； 将每个候选文件的热度分值更新到系统维护的全局文件元数据映射表中，若大语言模型未能对某个文件返回有效热度分值，则启动备用策略对该文件进行赋分并更新到全局文件元数据映射表中； 当需要释放缓存空间时，从全局文件元数据映射表检索所有或部分文件的热度分值，并按热度分值的高低生成一个待淘汰文件列表； 然后执行缓存淘汰，从待淘汰文件列表中依次淘汰热度分值最低的文件，直到释放出足够的缓存空间；同时记录每次淘汰操作的详细信息，包括被删除文件的文件名、最终热度分值、大语言模型给出的推理理由和操作时间戳； 自适应学习与优化阶段，建立隐式用户反馈循环，当积累到预设数值的反馈信号时，根据收集到的反馈数据对大语言模型进行增量微调。

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