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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利一种针对安卓中文应用市场的自动内容分级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：CN114492584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202111627853.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种针对安卓中文应用市场的自动内容分级方法是由周宸宇;李琳琳;刘烨庞设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对安卓中文应用市场的自动内容分级方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对安卓中文应用市场的自动内容分级方法，所述方法包括：获取应用源数据；其中，所述应用源数据用于表征应用的属性信息；提取所述应用源数据的特征；将所述特征输入到已训练的融合分类模型，通过所述融合分类模型输出预测类别概率集，并根据所述预测类别概率集得到分级结果。本发明通过提取多维的应用源数据的特征，使得提取的特征信息非常丰富，并将特征输入至已训练的融合分类模型，得到准确的预测类别概率集，最终得到分级结果，能对安卓中文应用市场进行内容分级。

本发明授权一种针对安卓中文应用市场的自动内容分级方法在权利要求书中公布了：1.一种针对安卓中文应用市场的自动内容分级方法，其特征在于，所述方法包括： 获取应用源数据；其中，所述应用源数据用于表征应用的属性信息，包括安卓中文应用市场中的应用类别、广告标签、应用描述、应用图标、应用截图，应用资源文件中的图像资源，应用清单文件中的应用权限以及应用源代码中的应用程序接口； 提取所述应用源数据的特征； 将所述特征输入到已训练的融合分类模型，通过所述融合分类模型输出预测类别概率集，并根据所述预测类别概率集得到分级结果，所述预测类别概率集分为应用适合12岁以下儿童的概率以及应用不适合12岁以下儿童的概率； 所述提取所述应用源数据的特征包括： 当所述应用源数据为文本时，将所述文本输入至预设的词向量模型，通过所述词向量模型输出与所述文本对应的特征； 当所述应用源数据为图像时，对所述图像进行过滤，并将过滤后的所述图像进行图像特征抽取，得到与所述图像对应的特征； 所述融合分类模型的生成过程包括： 获取若干训练特征类型；其中，每个训练特征类型包含若干训练特征数据； 针对每个训练特征类型，获取若干初始分类模型，并将每个训练特征类型中的若干训练特征数据输入每个初始分类模型，通过所述初始分类模型得到与所述训练特征类型对应的若干模型准确率，所述初始分类模型包括决策树、逻辑回归、支持向量机、K近邻、随机森林和神经网络； 根据若干所述模型准确率，得到与所述训练特征类型对应的目标分类模型； 基于软投票算法，将若干所述训练特征类型对应的目标分类模型进行累加，得到融合分类模型。

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