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龙图腾网获悉湖南信息学院申请的专利一种基于机器学习的文化产业数字化监测系统及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：CN121543114B 。

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：202610063769.0，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权一种基于机器学习的文化产业数字化监测系统及方法是由李拓夫设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的文化产业数字化监测系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于机器学习的文化产业数字化监测系统及方法，涉及数字化监测技术领域，获取数字化档案，监测用户对数字档案的访问，得到用户访问序列；确定数字化档案的多个文化实体，从用户访问序列中提取出多个用户主体；对所有文化实体、数字化档案和所有用户主体进行实体链接与关系抽取，构建知识图谱；对数字化档案进行并行特征提取，得到访问模式基准；基于访问模式基准和会话数据对用户访问时的数字档案的常态偏移进行判定，得到异常状态；根据知识图谱定位与异常状态相关联的实体节点，评估关联风险范围，依据关联风险范围触发主动防护响应。本申请可以结合用户的行为特征实现对用户访问时的合规性与数据的安全性进行安全监测。

本发明授权一种基于机器学习的文化产业数字化监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的文化产业数字化监测方法，其中，数字化档案包含多个文物的数字档案，其特征在于，所述监测方法包括如下步骤： 获取博物馆文物的历史的数字化档案，监测用户对博物馆文物的数字档案的访问，得到用户访问序列； 确定所述数字化档案的多个文化实体，从所述用户访问序列中提取出发起访问操作的多个用户主体； 对所有文化实体、所述数字化档案和所有用户主体进行实体链接与关系抽取，进而构建博物馆文物多维度数字化的知识图谱； 对所述数字化档案进行访问时的并行特征提取，并将提取的所有特征进行加权融合，进而得到用户访问时所述数字化档案的访问模式基准； 获取当前用户对任一文物的数字档案发起访问的会话数据，基于所述访问模式基准和所述会话数据对用户访问时所述文物的数字档案的常态偏移进行判定，得到所述文物的数字档案的异常状态； 根据所述知识图谱定位与所述异常状态相关联的实体节点，进而评估所述异常状态的关联风险范围，依据所述关联风险范围触发主动防护响应； 其中，对所有文化实体、所述数字化档案和所有用户主体进行实体链接与关系抽取，进而构建博物馆文物多维度数字化的知识图谱具体包括： 确定所有文化实体的初始特征向量； 通过所述初始特征向量对所述数字化档案和所有文化实体进行语义匹配连接，得到多个语义一致性的带权语义连接； 根据所有的用户主体将各个用户的访问记录转换为对应的访问关系链； 根据所述数字化档案的存储位置信息建立多个存储关系链； 通过所有存储关系链、所有访问关系链和所有带权语义连接进行异质图谱构建，得到博物馆文物多维度数字化的知识图谱。

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