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龙图腾网获悉公安部第一研究所申请的专利一种用于社交机器人的数据挖掘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：CN120994807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511058297.1，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种用于社交机器人的数据挖掘方法及系统是由张冬芳;管磊;田满军;印晓天;马一凡;王新辉;侯磊;孟国栋;段旭彤;车中林;董岩;李庚阳;戴晓苗;刘丹设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于社交机器人的数据挖掘方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于社交机器人的数据挖掘方法及系统。该方法包括：确定当前与社交机器人沟通的交互对象并采集社交媒体数据；通过自然语言处理算法对文本进行分词和向量化处理，并通过情感分析模型提取情感倾向值，按预设临界值将数据划分为多个情感等级；基于词频统计和主题聚类提取关键词与话题领域，若关键词数量低于阈值则删除数据；根据社交行为与时间戳构建时间序列数据，利用LSTM模型预测活跃周期与行为趋势，并通过滑动窗口机制调整模型；组合多维特征向量，通过聚类结果为交互对象分配个性化标签。本发明实现了对交互对象行为与情感特征的精准分析，为社交机器人提供有效的个性化交互策略。

本发明授权一种用于社交机器人的数据挖掘方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于社交机器人的数据挖掘方法，其特征在于包括如下步骤： S1：确定当前与社交机器人沟通的交互对象，采集交互对象在社交平台上已授权的社交媒体数据；其中，社交媒体数据包括：文本内容、时间戳与社交行为； S2：采用自然语言处理算法对文本内容进行分词和向量化处理；通过情感分析模型提取每条社交媒体数据的情感倾向值并设置若干个倾向临界值，根据情感倾向值与倾向临界值，将每条社交媒体数据划分到不同情感等级中； S3：基于词频统计与主题聚类方法提取文本内容的关键词与话题领域；若关键词数量低于预先设定的数量阈值时，则删除对应的社交媒体数据； S4：根据社交行为与时间戳，构建交互对象的时间序列数据，基于LSTM模型建立时间序列预测模型，预测交互对象未来的活跃周期与行为趋势；若时间序列预测模型的模型偏差超过偏差容忍区间，则调用滑动窗口重训练机制对时间序列预测模型进行调整； S5：将话题领域、关键词、情感倾向值、活跃周期与行为趋势组合为交互对象的多维特征向量，将多维特征向量输入聚类模型，通过聚类结果为交互对象分配个性化标签； 所述步骤S2中，通过情感分析模型提取每条社交媒体数据的情感倾向值，包括如下步骤： 根据情感词典赋予当前文本内容中每个分词的情感得分，根据情感得分与TF-IDF权重计算情感倾向值，所述情感倾向值采用以下公式计算： ； 其中，为情感倾向值，为当前文本内容中所有分词的数量，为当前文本内容中第i个分词的情感得分，为当前文本内容中第i个分词的TF-IDF权重，表示当前文本内容中第i个分词，i为正整数。

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