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龙图腾网获悉中芯万业科技有限公司申请的专利基于多源异构数据的用户标签自动化构建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：CN120744229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510842296.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于多源异构数据的用户标签自动化构建方法及系统是由王渊博;周洋设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源异构数据的用户标签自动化构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于多源异构数据的用户标签自动化构建方法及系统，涉及数据挖掘技术领域，包括通过获取多源行为数据，采用双向注意力机制进行特征融合，基于时序漂移的聚类中心动态调整，以及利用考虑节点时序演化特征的标签传播算法，构建多层级标签结构树。本发明能够有效整合异构数据源信息，自适应捕捉用户行为变化，提高标签准确性和时效性，为精准营销和个性化推荐提供支持。

本发明授权基于多源异构数据的用户标签自动化构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源异构数据的用户标签自动化构建方法，其特征在于，包括： 获取用户在多个不同数据源中产生的行为数据，将所述行为数据按照预设时间窗口进行切分，对切分后的行为数据进行标准化处理，得到标准化处理后的行为数据； 基于所述标准化处理后的行为数据，计算不同数据源之间的关联权重矩阵，利用双向注意力机制根据所述关联权重矩阵对不同数据源的行为数据进行自适应特征融合，生成融合特征向量； 根据所述融合特征向量对用户进行聚类分析，并基于用户群体的时序漂移程度对聚类中心进行动态调整，得到用户聚类结果； 将用户作为节点构建图结构的标签传播网络，将用户之间的相似度作为边的权重，迭代计算考虑节点时序演化特征的标签传播概率，基于第一预设阈值对用户进行标签分配，得到标签分配结果； 基于所述标签分配结果为每个用户生成对应的标签集合，将所述标签集合按照标签之间的层级关系和关联程度构建多层级标签结构树； 基于所述标准化处理后的行为数据，计算不同数据源之间的关联权重矩阵，利用双向注意力机制根据所述关联权重矩阵对不同数据源的行为数据进行自适应特征融合，生成融合特征向量包括： 基于所述标准化处理后的行为数据，计算各数据源的时序相关性特征和空间分布特征，将所述时序相关性特征与所述空间分布特征进行特征组合得到数据源特征矩阵； 对所述数据源特征矩阵进行时序序列分析，提取数据源之间的动态变化特征； 基于所述动态变化特征计算数据源之间的传播时延和传播距离，根据所述传播时延和所述传播距离提取数据源的结构关联特征； 将所述动态变化特征与所述结构关联特征进行特征融合，构建初始关联权重矩阵； 基于所述初始关联权重矩阵计算数据源之间的注意力分数，通过正向计算提取数据源间的全局依赖关系得到全局权重矩阵，通过反向计算提取数据源间的局部依赖关系得到局部权重矩阵，将所述全局权重矩阵与所述局部权重矩阵进行自适应加权组合得到优化后的关联权重矩阵，包括： 基于所述初始关联权重矩阵计算数据源之间的初始注意力分数，将所述初始注意力分数按照数据源的时间顺序进行排序，构建时序注意力序列； 对所述时序注意力序列进行滑动窗口分割，得到多个注意力子序列，分别计算所述注意力子序列中数据源之间的距离矩阵和相似度矩阵； 基于所述距离矩阵计算数据源之间的全局依赖关系，生成全局权重矩阵，所述全局权重矩阵反映不同时间窗口下数据源之间的长程依赖特征； 基于所述相似度矩阵计算数据源之间的局部依赖关系，生成局部权重矩阵，所述局部权重矩阵反映相邻时间窗口内数据源之间的短程依赖特征； 对所述全局权重矩阵和所述局部权重矩阵设置自适应权重系数，其中所述自适应权重系数根据数据源之间的时序相关度动态调整，将加权后的所述全局权重矩阵和所述局部权重矩阵进行矩阵拼接，得到优化后的关联权重矩阵； 基于所述优化后的关联权重矩阵对各数据源的行为数据进行特征重构，得到重构特征，对所述重构特征进行多维度特征交互计算，生成融合特征向量。

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