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龙图腾网获悉湖南湘江树图信息科技创新中心有限公司申请的专利基于数据挖掘的MR用户画像生成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：CN121542859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610055509.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于数据挖掘的MR用户画像生成系统是由沈月;管东旭;宋璞璇;欧阳环;孙娅丽;周向荣;罗维设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据挖掘的MR用户画像生成系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机人机交互技术领域，具体为基于数据挖掘的MR用户画像生成系统，系统包括行为模式解析模块、画像趋势推演模块、异常演化分析模块、周期调整优化模块、溯源分析模块。本发明中，通过对混合现实场景中动作特征、环境响应与交互节点的多维解析，实现行为特征的时序识别与动态关联，生成反映用户行为规律与场景适配性的综合模型，提取关键节点频次与响应叠加关系，提升行为识别精度与趋势推演连续性，实现偏好阶段预测与特征映射自适应匹配，确保画像稳定演化与响应一致性，通过异常分布追踪与演化路径分析，优化更新周期修订与风险筛选，增强系统鲁棒性与灵敏度，提升画像调整可靠性与交互体验协调性。

本发明授权基于数据挖掘的MR用户画像生成系统在权利要求书中公布了：1.基于数据挖掘的MR用户画像生成系统，其特征在于，所述系统包括： 行为模式解析模块获取用户在混合现实场景中的动作特征、环境响应状态及交互节点分布，分析行为模式与场景适配性的关联结构，识别关键行为节点和时间序列特性，结合多维场景影响因子的叠加效应，生成混合现实用户行为关联模型； 所述行为模式解析模块包括： 动态特征解析子模块获取用户动作特征、环境响应状态及交互节点分布数据，对三项信号按时间轴对齐，提取行为突变点，定位行为特征与场景变化之间的响应差异，生成行为偏差量； 因子关联解析子模块根据所述行为偏差量，提取信号延迟段与行为特征响应顺序，统计延迟长度及响应先后顺序，判断信号关联方向，测定滞后段内因子触发顺序数量，生成因子关联滞后结构量； 行为模式建模子模块基于所述因子关联滞后结构量，提取场景响应变点与因子信号联动时段，比较信号响应频度与时延，识别联动次数与平均延迟比率，分析三项信号间的关联与联动频度映射，生成混合现实用户行为关联模型； 画像趋势推演模块基于所述混合现实用户行为关联模型，提取关键行为节点的动作频次与场景响应叠加效应，对行为模式与场景适配性的关联性进行匹配分析，识别用户偏好高发阶段，得到多维行为画像趋势推演表； 所述画像趋势推演模块包括： 行为模式提取子模块基于所述混合现实用户行为关联模型，提取关键节点动作频次，筛选动作超出基准范围的序列，识别异常动作特征，分析异常动作占比，识别动作超出基准范围序列的加权异常频次，得到异常频次比值； 频次规律匹配子模块调用所述异常频次比值，结合节点行为模式与因子路径数量，识别频次规律比对项，按因子路径上任务占比调整节点异常偏移，得到行为规律优先指标； 趋势等级判定子模块基于所述行为规律优先指标，提取节点对应的数值区间，设定节点等级划分区间组，按指标值落入区间分配等级标识，排序确定趋势等级，生成多维行为画像趋势推演表； 异常演化分析模块根据所述多维行为画像趋势推演表，提取用户交互记录中异常行为的时间间隔与持续时长，归类同类异常的演化路径，生成用户交互异常演化轨迹集； 所述异常演化分析模块包括： 异常记录筛查子模块根据所述多维行为画像趋势推演表，采集用户异常触发与结束的时间点，识别相邻异常之间的时间间隔，筛选超过基准间隔值的记录，生成异常时间间隔序列； 异常周期划分子模块调用所述异常时间间隔序列，统计同类型异常事件的连续发生次数，根据异常持续时长、间隔时间与场景负载指标，采用公式： ； 计算异常周期分布趋势值，建立异常周期分布阶段； 其中，代表异常周期分布趋势值，代表第j次异常事件的持续时间，代表异常事件的平均持续时间，代表异常事件的最大持续时间，代表权重指数，m代表异常事件的总数； 周期演化归类子模块调用所述异常周期分布阶段，识别周期演化同类的异常事件，识别演化波动差异，依据差异阈值进行分类归档，生成用户交互异常演化轨迹集； 周期调整优化模块调用所述用户交互异常演化轨迹集，结合所辖区段内的场景响应值与时序延迟，筛选风险区段内的目标用户群体，对画像更新周期值进行分段修订，得到动态画像更新周期调优表； 所述周期调整优化模块包括： 趋势序列识别子模块调用所述用户交互异常演化轨迹集，提取增量变化值，依据累计增幅和波动幅度判断趋势上升区间并标记重点用户群体，生成用户趋势异常识别清单； 响应特性识别子模块调用所述用户趋势异常识别清单中的用户编号，识别区段内场景响应值和响应延迟，结合延迟分布与波动频次，分析用户响应差异性，得到用户响应特性差异值； 周期修订子模块根据所述用户响应特性差异值与趋势区段对应周期，识别周期修订项结构，分析周期偏移程度及频率分布幅度，分析周期修订偏移度，结合原周期结构差异，调整画像检查频次与时间分布，得到动态画像更新周期调优表。

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