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龙图腾网获悉深圳市斯迈尔电子有限公司申请的专利一种基于特征分析的交互界面动态设计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：CN120010846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510149134.8，技术领域涉及：G06F8/38；该发明授权一种基于特征分析的交互界面动态设计方法及系统是由熊赛;邝安朋;马新华设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征分析的交互界面动态设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征分析的交互界面动态设计方法及系统。本发明提出一种基于特征分析的交互界面动态设计方法，通过预设网络采集用户界面交互数据与用户指令，结合语义分析模型，对用户进行行为语义与用户操作特征分析，生成行为标签并转化为词向量集。进一步，将词向量集转化为特征矩阵，通过密度聚类算法对用户进行行为特征聚类，基于生成的特征聚类组，根据用户交互数据动态设定界面与指令优先级，生成用户交互行为特征表，并根据特征表动态设定用户终端界面，实现周期性更新用户端交互界面，有效提高用户交互效率与体验。

本发明授权一种基于特征分析的交互界面动态设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征分析的交互界面动态设计方法，其特征在于，包括： 在一个预设周期内，对平台终端与用户终端设置预设网络连接，通过平台终端采集用户界面交互数据与用户交互指令； 通过用户界面交互数据与用户交互指令分别进行行为语义分析与用户操作特征分析，生成基于文本格式的第一行为标签与第二行为标签； 通过GloVe语义模型，基于预设行为标签库设定共生矩阵，对第一行为标签与第二行为标签进行语义特征分析，并将第一行为标签与第二行为标签进行词向量转化，生成第一词向量集与第二词向量集； 具体为： 通过用户界面交互数据，对界面操作进行行为语义分析，结合预设界面行为标签数据，筛选出第一行为标签； 通过用户交互指令进行用户操作特征分析，结合预设指令行为标签数据，筛选出第二行为标签； 通过GloVe语义模型，对预设行为标签库进行文本格式标准化与上下文的词统计，计算每个词的共现频率，生成共生矩阵； 将第一行为标签与第二行为标签转换为第一词集合与第二词集合并导入GloVe语义模型进行词向量转换，分别生成第一词向量集与第二词向量集； 将第一词向量集与第二词向量集转化为第一特征矩阵与第二特征矩阵，将每个用户的第一特征矩阵与第二特征矩阵作为聚类样品数据，通过密度聚类算法对用户进行行为特征聚类分析，并得到多个特征聚类组； 对于一个特征聚类组，获取对应用户的所有界面交互数据与交互指令，标记为当前交互数据与当前交互指令，根据当前交互数据动态设定界面优先级与指令优先级，生成用户交互行为特征表，根据用户交互行为特征表动态设定用户终端界面； 其中，所述将第一词向量集与第二词向量集转化为第一特征矩阵与第二特征矩阵，将每个用户的第一特征矩阵与第二特征矩阵作为聚类样品数据，通过密度聚类算法对用户进行行为特征聚类分析，并得到多个特征聚类组，具体为： 根据第一词向量集，以词向量类型作为第一维数据，词向量值作为第二维数据构建出第一特征矩阵； 词向量类型通过GloVe语义模型进行定义； 分析第二词向量集，构建出第二特征矩阵； 分析出每个用户的第一特征矩阵与第二特征矩阵，基于第一特征矩阵与第二特征矩阵计算出相应的第一特征值与第二特征值； 将每个用户的第一特征矩阵与第二特征矩阵作为聚类样品数据，以用户作为聚类单位，基于DBSCAN聚类算法对用户进行行为特征聚类分析，聚类单位之间的相似性通过第一特征值与第二特征值的加权均值进行差异分析，并最终形成多个特征聚类组； 其中，所述对于一个特征聚类组，获取对应用户的所有界面交互数据与交互指令，标记为当前交互数据与当前交互指令，根据当前交互数据与当前交互指令动态设定界面优先级与指令优先级，生成用户交互行为特征表，根据用户交互行为特征表动态设定用户终端界面，具体为： 选取一个特征聚类组，将组内的所有用户的界面交互数据与交互指令进行筛选与标记，得到当前交互数据与当前交互指令； 通过当前交互数据与当前交互指令，分析组内用户的第一行为标签与第二行为标签，动态设定界面优先级与指令优先级，并生成用户交互行为特征表； 用户交互行为特征表包括界面优先级表与指令优先级表； 通过用户交互行为特征表，对用户终端进行界面动态设定与界面指令的动态匹配，设置用户终端界面。

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市斯迈尔电子有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙岗区龙岗街道南联社区宝南路69号第一栋201(一照多址企业)；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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