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龙图腾网获悉江苏商贸职业学院申请的专利一种建筑室内装修设计方案生成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：CN120850444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511376774.9，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种建筑室内装修设计方案生成方法及系统是由曾庆杰;戴海霞;刘艺冰;章婷;施胜挺;朱孟传;许可设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑室内装修设计方案生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种建筑室内装修设计方案生成方法及系统，涉及建筑室内装修设计技术领域，通过用户行为数据采集模块，自动记录用户在系统中的兴趣数据和语义数据，并构建原始数据集WS，经预处理形成标准装修数据集WZ；这一机制使得系统能够在无须用户明确表达偏好的情况下，自动识别其潜在装修意图，显著提高推荐的自然性与感知智能水平。融合用户行为兴趣向量Iu与语义关键词向量Su，通过深层特征提取，全面构建用户对风格、色彩、布局的综合认知表达模型，同时接入用户历史偏好向量Nu于设计倾向融合模块中，进一步强化偏好生成的个体连续性与个性迁移能力。这种融合机制极大提升了推荐系统的个性化深度和语义理解广度。

本发明授权一种建筑室内装修设计方案生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种建筑室内装修设计方案生成系统，其特征在于：包括用户行为数据采集模块、用户多模态偏好建模模块、设计倾向融合模块、个性化装修方案生成模块、推荐评估与偏好适配度计算模块和自学习与优化反馈模块； 用户行为数据采集模块记录用户在系统中的兴趣数据和语义数据，进行拟合组成原始数据集WS，并进行预处理，获取装修数据集WZ； 用户行为数据采集模块包括数据采集单元和数据预处理单元； 数据采集单元包括用户兴趣行为采集和用户语义偏好采集； 用户兴趣行为采集通过用户与设计系统的交互，采集其在界面中兴趣数据，包括视觉焦点密度foc、用户对元素停留时间Tsta和元素的回访频率Pvr； 视觉焦点密度foc通过结合热力图分析和鼠标轨迹停留密度统计获取； 用户对元素停留时间Tsta通过统计用户光标在元素上的平均停留时长获取； 元素的回访频率Pvr通过记录用户多次点击和浏览设计元素的次数获取； 用户语义偏好采集通过用户输入的文字，解析语言表达中的装修偏好方向采集语义数据，包括语义匹配度aff和语义倾向密度Des； 语义匹配度aff通过用户输入语句与装修风格的语义余弦相似度获取； 语义倾向密度Des通过计算用户文本描述中高频关键词的集聚程度获取； 对获取的兴趣数据和语义数据进行拟合，获取原始数据集WS； 数据预处理单元对原始数据集WS进行清洗和归一化处理，获取装修数据集WZ； 清洗包括缺失值填补和异常值剔除；缺失值填补通过局部线性插值和中位值填补缺失值；异常值剔除通过使用IQR方法剔除异常值； 归一化处理通过最大最小归一化法对原始数据集WS进行处理，获取装修数据集WZ； 装修数据集WZ通过以下公式获取： 式中，WZp表示装修数据集WZ中的第p项数据，WSp表示原始数据集WS中的第p项数据，minWSp表示原始数据集WS中的第p项数据的谷值，maxWSp表示原始数据集WS中的第p项数据的峰值； 用户多模态偏好建模模块对装修数据集WZ进行特征向量提取，包括多维兴趣向量Iu和语义关键词向量Su； 用户多模态偏好建模模块包括多维兴趣建模单元和语义偏好解构单元； 多维兴趣建模单元从装修数据集WZ提取用户在空间设计上的行为耦合指数I1、偏好深度因子I2和视觉聚焦波动率I3，构建多维兴趣向量Iu； 行为耦合指数I1通过以下公式获取： 偏好深度因子I2通过以下公式获取： 式中，log表示对数函数； 视觉聚焦波动率I3通过以下公式获取： 语义偏好解构单元根据装修数据集WZ对用户输入的关键词和描述性语言进行处理，提取语义共鸣因子S1和主观化情绪引导因子S2，构建语义关键词向量Su； 语义共鸣因子S1通过以下公式获取： 式中，e表示常数； 主观化情绪引导因子S2通过以下公式获取： 设计倾向融合模块对提取的多维兴趣向量Iu和语义关键词向量Su进行分析，并结合从历史装修数据提取的用户历史设计向量Nu，计算获取偏好向量Pu； 个性化装修方案生成模块根据获取的偏好向量Pu，生成装修方案D，包括装修风格、色彩搭配和家具布局，并对装修方案进行分析，获取方案评分Score； 推荐评估与偏好适配度计算模块对方案评分Score进行评估，生成系统自学习反馈，获取用户推荐匹配指数ISPu； 自学习与优化反馈模块根据用户推荐匹配指数ISP，引入梯度调节机制，在用户推荐匹配指数ISP小于匹配指数阈值TIS时，调节偏好向量Pu，获取新的偏好向量Put+1。

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