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龙图腾网获悉深圳索信达数据技术有限公司申请的专利基于大数据的用户画像优化方法和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：CN121188413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511725167.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于大数据的用户画像优化方法和系统是由刘清源;詹泽豪设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的用户画像优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及用户画像优化技术领域，具体是基于大数据的用户画像优化方法和系统，该方法获取用户画像系统中用户的多维度画像数据并提取特征维度的数据分布特征，根据数据分布特征计算特征维度内数据的一致性指标、冗余度指标和时效性指标计算得到特征维度的熵值；根据所有特征维度的熵值计算得到用户画像系统的初始总熵值；当初始总熵值超过预设熵阈值时，则识别导致熵增的混乱源并进行负熵流机制处理；将通过负熵流机制处理后的多维度画像数据重新计算得到优化总熵值，当优化总熵值小于预设熵阈值时，则输出经过有序化处理的优化用户画像数据后分析得到优化用户画像；能够不断优化用户画像系统，提高用户画像的精准性。

本发明授权基于大数据的用户画像优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的用户画像优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户画像系统中用户的多维度画像数据，所述多维度画像数据包括用户属性数据、行为数据和标签数据，所述用户属性数据、行为数据和标签数据分别包括多个特征维度； 提取所述用户属性数据、行为数据和标签数据中特征维度的数据分布特征，根据所述数据分布特征计算特征维度内数据的一致性指标、冗余度指标和时效性指标，将所述一致性指标、冗余度指标和时效性指标通过加权计算得到特征维度的熵值； 根据所有特征维度的熵值计算得到用户画像系统的初始总熵值；当所述初始总熵值超过预设熵阈值时，则判定所述用户画像系统发生熵增； 当监测到用户画像系统判定为熵增时，则识别导致熵增的混乱源并进行负熵流机制处理；所述混乱源包括特征维度的矛盾数据、重复冗余数据和时效过期数据； 将通过负熵流机制处理后的用户画像系统中用户的多维度画像数据重新计算得到优化总熵值，当所述优化总熵值小于预设熵阈值时，则输出处理后的优化用户画像数据，根据所述优化用户画像数据分析得到优化用户画像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳索信达数据技术有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区高新南四道18号创维半导体设计大厦西座1901；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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