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龙图腾网获悉西安明赋云计算股份有限公司申请的专利融合多模态交互特征的智能分级缓存管理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：CN121365173B 。

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：202511892219.1，技术领域涉及：G06F16/957；该发明授权融合多模态交互特征的智能分级缓存管理方法及系统是由王龙;苏来设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多模态交互特征的智能分级缓存管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于存储管理的技术领域，具体涉及一种融合多模态交互特征的智能分级缓存管理方法及系统，以解决传统缓存策略难以适应复杂用户行为、缺乏上下文与多模态融合的技术问题。管理方法包括：S1，构建用户交互轨迹图；S2，得到初始上下文过程向量；生成融合特征向量；生成数据对象对各级缓存的初始缓存层级亲和度向量；S3，得到修正的上下文过程向量；S4，计算数据对象在不同缓存层级发生未命中时的非对称风险代价；在随机规划框架下求解缓存放置或驱逐策略。本发明能够提升缓存系统的整体性能，降低关键任务的访问延迟，改善用户的服务质量感知。

本发明授权融合多模态交互特征的智能分级缓存管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合多模态交互特征的智能分级缓存管理方法，其特征在于，包括： S1，获取用户与数据对象的历史多模态交互数据，并根据其中的事件序列构建用户交互轨迹图； S2，利用图神经网络对所述用户交互轨迹图进行初步嵌入，得到初始上下文过程向量；并基于所述初始上下文过程向量，通过注意力机制融合多模态特征，生成融合特征向量；将所述融合特征向量与表示各级缓存状态的向量拼接后输入预测网络，生成所述数据对象对各级缓存的初始缓存层级亲和度向量； S3，基于所述初始缓存层级亲和度向量，调整所述用户交互轨迹图的节点特征，并利用所述图神经网络重新进行嵌入计算，得到修正的上下文过程向量； S4，根据修正后的上下文过程向量，评估所述数据对象在用户交互轨迹图中的拓扑重要性，并据此计算所述数据对象在不同缓存层级发生未命中时的非对称风险代价；当接收到缓存请求时，联合所述初始缓存层级亲和度向量、所述非对称风险代价以及数据对象的存储大小，在随机规划框架下求解缓存放置或驱逐策略，以最大化系统的风险调整后预期命中收益，包括：定义决策变量，当数据对象放置在缓存层级时，，否则为0；为各级缓存设定命中基础收益；目标函数为的最大化，其中，为数据对象放置于缓存层级的预期收益，计算方式为：，为数据对象对缓存层级的初始缓存层级亲和度，为数据对象在缓存层级发生未命中时的非对称风险代价； 约束条件包括：每个缓存层级中所有放置的数据对象的大小之和不超过对应缓存层级的总容量；每个数据对象最多放置在一个缓存层级中； 采用整数线性规划求解器对规划问题进行求解，得到缓存放置决策。

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