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龙图腾网获悉南京小冻梨智能科技有限公司申请的专利一种家庭用户特征数据库构建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：CN119724608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510229928.5，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种家庭用户特征数据库构建方法是由孙浩;蒋先梅设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种家庭用户特征数据库构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及家庭数据分析技术领域，尤其涉及一种家庭用户特征数据库构建方法，包括：步骤S1，采集家庭用户的健康信息、行为信息和身份信息；步骤S2，根据对特征数据进行提取，并分析用户日常特征；步骤S3，根据家庭用户的身份信息中的角色类型采集家庭用户的特有信息；步骤S4，根据采集的家庭用户的身份信息和特有信息对用户特有特征进行分析；步骤S5，对特征数据和用户特有特征进行存储，根据已存储的特征数据对家庭数据特征进行分析，并对家庭数据特征进行分类，以得到家庭特征类型；步骤S6，对家庭用户的特征显著度进行分析；步骤S7，根据家庭用户的特征显著度构建家庭用户特征数据库。本发明实现了对家庭用户特征的精确分析。

本发明授权一种家庭用户特征数据库构建方法在权利要求书中公布了：1.一种家庭用户特征数据库构建方法，其特征在于，包括： 步骤S1，采集家庭用户的健康信息、行为信息和身份信息； 步骤S2，根据采集到的家庭用户的健康信息、行为信息和身份信息对特征数据进行提取，根据采集到的家庭用户的健康信息、行为信息和身份信息对家庭用户的用户日常特征进行分析； 步骤S3，根据家庭用户的身份信息中的角色类型采集家庭用户的特有信息； 所述步骤S3中，根据身份信息采集家庭用户的特有信息，若角色类型为孩子，则采集当前分析家庭用户的教育信息，若角色类型为父亲，则采集当前分析家庭用户的工作信息和生活习惯信息，若角色类型为母亲，则采集当前分析家庭用户的购物信息和育儿信息，若角色类型为老人，则采集当前分析家庭用户的疾病信息和服药信息； 步骤S4，根据采集的家庭用户的身份信息和特有信息对用户特有特征进行分析； 所述步骤S4中，根据姓名、角色类型和特有信息对用户特有特征进行分析，以得到用户特有特征Sj,i，若角色类型为孩子，设定Sj,i=σsj,i，若角色类型为父亲，设定，若角色类型为母亲，设定Sj,i=[f3j,i]·[T3j,i]，若角色类型为老人，设定，其中，sj,i表示学科成绩，σsj,i表示学科成绩的标准差，T2j,i表示工作时长，A1j,i表示每日吸烟量，A2j,i表示每日饮酒量，f2j,i表示每日饮酒频率，f3j,i表示购物频率，T3j,i表示陪伴时长，nj,i表示患疾病数量，A4j,i表示服药量，Ej,i表示年龄； 步骤S5，对特征数据和用户特有特征进行存储，根据已存储的特征数据对家庭数据特征进行分析，并对家庭数据特征进行分类，以得到家庭特征类型； 所述步骤S5包括： 步骤S51，对特征数据和用户特有特征进行存储； 步骤S52，根据已存储的特征数据对家庭数据特征进行分析； 步骤S53，根据家庭数据特征统计相似家庭数量； 步骤S54，根据相似家庭数量对家庭数据特征进行分类，以得到家庭特征类型； 所述步骤S52中，根据已存储的特征数据对家庭数据特征进行分析，以得到家庭数据特征Fj； 所述步骤S53中，提取满足α≤Fj·Fk≤1的非当前分析家庭数据特征对应的家庭作为相似家庭，并统计相似家庭的数量作为相似家庭数量Nj，其中，Fk表示非当前分析家庭数据特征，k表示非当前分析家庭编号，α表示家庭提取参数； 所述步骤S54中，根据相似家庭数量对家庭数据特征进行分类，以得到家庭特征类型，所述家庭特征类型包括一类和二类； 步骤S6，根据家庭数据特征和家庭特征类型对相似家庭相似度进行分析，并根据相似家庭相似度、用户日常特征和用户特有特征对家庭用户的特征显著度进行分析； 所述步骤S6包括： 步骤S61，根据用户日常特征和用户特有特征对特征显著度进行分析； 步骤S62，根据家庭数据特征对相似家庭相似度进行分析； 步骤S63，根据相似家庭相似度改进特征显著度的分析过程； 步骤S64，根据家庭特征类型改进相似家庭相似度的分析过程； 所述步骤S61中，根据用户日常特征Dj,i和用户特有特征Sj,i对特征显著度进行分析，以得到特征显著度Gj,i，设定，Qj,i表示用户特征参数，Qj,i=Dj,i·Sj,i，u表示非当前分析家庭用户编号，u∈N+且u≠i，imax表示家庭用户编号的最大值； 所述步骤S62中，根据相似家庭和用户日常特征Dj,i对相似家庭相似度进行分析，以得到相似家庭相似度Wj，设定，其中，DK,i表示相似家庭中角色类型与当前分析家庭用户的角色类型相同的家庭用户的用户日常特征，K表示相似家庭的家庭编号； 所述步骤S63中，根据相似家庭相似度Wj改进特征显著度的分析过程，在Wj≤w时，改进特征显著度的分析过程，改进后的特征显著度为G1j,i，设定G1j,i=Gj,i×eWj，w表示相似度阈值； 所述步骤S64中，根据家庭特征类型改进相似家庭相似度的分析过程，在家庭特征类型为一类时，改进相似家庭相似度的分析过程，改进后的相似家庭相似度为W1j，设定W1j=[Wj+Rj]2，其中，Rj表示特有特征相似度，，SK,i表示相似家庭中角色类型与当前分析家庭用户的角色类型相同的家庭用户的用户特有特征； 步骤S7，根据家庭用户的特征显著度构建家庭用户特征数据库； 所述步骤S7中，根据特征显著度构建家庭用户特征数据库，将采集的家庭用户的健康信息、行为信息和身份信息作为家庭用户特征数据库的基础数据，并使用用户生物特征作为家庭用户特征数据库访问用的验证数据，若Gj,i＞g，将采集的当前家庭用户的特有信息作为家庭用户特征数据库的特征数据，反之，将采集的当前家庭用户的特有信息作为家庭用户特征数据库的基础数据，其中，g表示特征构建阈值。

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