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龙图腾网获悉厦门厦华科技有限公司申请的专利一种基于强化学习的个性化交互界面自适应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：CN120723362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511233296.6，技术领域涉及：G06F9/451；该发明授权一种基于强化学习的个性化交互界面自适应方法是由薛元;商永金;谢特辉设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的个性化交互界面自适应方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于特定计算模型的计算机系统技术领域，公开一种基于强化学习的个性化交互界面自适应方法，包括：为界面元素设定复杂度成本并维护一个复杂度总预算，通过融合设备自身的物理运动数据以净化用户操作信号，进而计算客观的行为效率指标；该方法还利用强化学习模型自身的决策置信度，协同行为效率指标，在总预算的约束下对界面元素的可见性进行闭环调节，本发明将界面布局问题转化为一个以客观操作效率为导向的预算管理过程，建立了界面复杂度与用户技能水平之间的持续自适应调节关系，使界面能自动地无缝地伴随用户技能演进而演进，同时还能智能感知并支持用户的学习探索过程，提升了在真实复杂应用场景中的可靠性。

本发明授权一种基于强化学习的个性化交互界面自适应方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的个性化交互界面自适应方法，其特征在于，该方法包括： 为交互界面中的界面元素设定各自的基础复杂度成本； 并行获取源自人机接口事件流的用户操作轨迹数据与源自运动传感器的设备物理运动数据；若设备物理运动数据所指示的运动状态超过存储于用户设备的运动阈值，则基于设备物理运动数据的频率特性对用户操作轨迹数据进行滤波处理以生成净化操作轨迹数据，否则，将用户操作轨迹数据直接作为净化操作轨迹数据； 基于净化操作轨迹数据计算行为效率指标； 采用强化学习模型，在决策周期内，基于该强化学习模型自身的预期回报值分布计算一个信息熵值；若信息熵值不低于存储于用户设备的置信度阈值，则基于行为效率指标更新一个界面的复杂度总预算，在不超过复杂度总预算的约束下，由强化学习模型选择一个界面元素的可见集合，并依据该可见集合调整界面呈现； 方法还包括：通过环境光传感器获取设备所处的环境光照强度；基于设备物理运动数据与环境光照强度，共同计算一个上下文影响因子；将界面元素的基础复杂度成本与上下文影响因子相结合，生成一个有效复杂度成本；强化学习模型在进行选择时，其所遵循的约束是可见集合中各界面元素的有效复杂度成本之和不超过复杂度总预算； 有效复杂度成本的计算，遵循以下规则：，其中，为基础复杂度成本，为根据设备物理运动数据量化生成的运动影响因子，为根据环境光照强度量化生成的光照影响因子，与为存储于用户设备的分别表征界面元素对运动和光照的敏感度系数。

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