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龙图腾网获悉延安大学申请的专利一种基于信息向量空间模型的个人标识信息分类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：CN115438179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210855989.9，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于信息向量空间模型的个人标识信息分类方法是由刘翼设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息向量空间模型的个人标识信息分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于信息向量空间模型的个人标识信息分类方法，属于网络信息安全技术领域。本方法首先通过网络流量分析，抽取网络流量中传输的特征文本信息，并转化为包含服务、位置、信息和频率特征维度的数据集。然后将数据集描述转化为文本分类的样本空间。之后结合文本分类模型，建立基于三层贝叶斯的生成模型。通过数据样本训练得到模型参数，自动将服务‑位置及其传输的信息表征为向量，得到服务‑位置、信息与类型之间的概率分布。最后推测出新服务通过计算各个服务‑位置、信息与类型之间的概率分布。本方法能够更精细地描述网络流量中传输的不同信息语义的分布特点，达到准确地分类个人标识信息的目的。

本发明授权一种基于信息向量空间模型的个人标识信息分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息向量空间模型的个人标识信息分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过网络流量分析抽取网络流量中传输的特征文本信息，并转化为包含服务Domain、位置Key、信息Value和频率Frequency特征维度的数据集； 步骤2：将数据集描述转化为文本分类的样本空间； 步骤3：结合文本分类模型，建立基于三层贝叶斯的生成模型； 步骤3.1：过概率分布描述网络流量产生数据的过程，建立一个信息传输生成模型； 生成模型，是认为网络流量中每个服务-位置DK及其中传输的信息都是通过概率选择过程生成；首先，以一个概率分布选择DK类型，然后从这个类型中以另一个概率分布选择某个信息；如果需要生成任意网络流量，其服务-位置DK中的每个信息V出现的概率，如式1所示： 1 其中，Z表示服务-位置的类型；表示每个信息V在其服务-位置DK中出现的概率； 步骤3.2：设若干用户访问网络产生的流量中，在若干服务-位置DK中传输若干个信息V，则构建第i个服务-位置dki中的第j个信息vi,j的生成模型； 步骤4：通过数据样本训练得到模型参数，自动将服务-位置及其传输的信息表征为向量，得到服务-位置、信息与类型之间的概率分布； 步骤5：通过模型推测出新服务-位置的类型概率分布，准确分类个人标识信息。

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延安大学，其通讯地址为：716000 陕西省延安市宝塔区圣地路580号延安大学；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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