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龙图腾网获悉海开智慧(北京)科技服务有限公司申请的专利基于多模态数据的智慧家居中场景自适应推荐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：CN121256148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511796413.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于多模态数据的智慧家居中场景自适应推荐方法是由龚涛;杨海亮;费明轩设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的智慧家居中场景自适应推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态数据的智慧家居中场景自适应推荐方法，涉及多模态数据处理技术领域。该方法，首先针对智慧家居场景，基于多模态感知数据开展场景分类，精准识别用户当前生活场景，同时结合分类结果分析设备联动状态，判断设备运行是否匹配场景需求，然后依据联动分析结果识别场景模式以生成初步推荐，并判定是否更新用户的动态权重空间关系模型，最后根据权重调整判定结果量化推荐效果，再通过双向反馈优化推荐策略，提升对用户需求的适配性，实现了智慧家居场景下多模态数据分类、设备联动分析、模式识别推荐、权重动态更新与效果量化反馈的全流程闭环，进而有效解决了用户行为动态变化场景下，智慧家居中场景推荐智能化程度不高的问题。

本发明授权基于多模态数据的智慧家居中场景自适应推荐方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态数据的智慧家居中场景自适应推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，基于智慧家居全场景下的多模态感知数据进行场景分类，以实现对智慧家居全场景下对应指定用户所处生活场景的精准识别，同时进行场景联动状态分析，以评估当前生活场景下各智能家居设备的运行状态是否与识别出的生活场景需求相匹配，所述多模态感知数据用于反映智慧家居场景下与指定用户行为、环境状态及设备运行相关的状态信息； 步骤二，基于场景联动状态分析的结果进行场景模式识别，以生成初步推荐信息，同时进行场景权重调整判定，以判定是否对指定用户所分配的动态权重空间关系模型进行自适应更新，所述动态权重空间关系模型用于量化不同场景特征对指定用户场景分类的影响程度； 步骤三，基于场景权重调整判定的结果进行推荐效果量化，以量化推荐场景与指定用户场景需求之间的匹配程度，同时进行推荐策略的双向反馈，以提升推荐场景对指定用户需求的适配性，进而生成最终推荐信息； 所述进行推荐效果量化，具体为： 基于指定用户在预设监测时段内的场景推荐确认率与参考场景推荐确认率，获取场景推荐过程中用于反映当前推荐策略与指定用户实际需求匹配程度的推荐效果指数； 若推荐效果指数不小于参考推荐效果指数，则判定推荐效果达标，并继续监测场景推荐过程，否则，判定是否存在推荐效果异常条件，所述推荐效果异常条件表示在预设监测时段内，推荐效果指数小于设定的推荐效果指数对应的占比时长大于时长预警值； 若不存在推荐效果异常条件，则获取预设监测时段内的推荐效果指数变化速率，若获取的推荐效果指数变化速率不大于界定变化速率，则持续监测推荐过程，反之，则基于获取的推荐效果指数变化速率的数值，进行补充采集反馈，以定位对应推荐效果指数变化的原因； 若存在推荐效果异常条件，则基于变化速率偏差，增加场景推荐监测频次，调节完成后，进行二次判定； 所述二次判定，具体为：若不存在推荐效果异常条件且获取的推荐效果指数变化速率不大于界定变化速率，则维持当前推荐策略，否则进行推荐效果异常预警，以进行推荐效果异常反馈； 所述进行推荐策略的双向反馈，具体步骤为： 获取推荐效果量化结果，并输入历史场景特征库中预设的效果量化结果-策略调整方向映射集，查询对应调整方案，所述推荐效果量化结果包含推荐效果指数及推荐效果指数变化速率； 所述查询对应调整方案，其过程为： 若推荐效果量化结果显示推荐效果达标，则将当前推荐策略中的推荐效果及对应的数据，补充至对应映射集中作为优质策略样本库，用于后续同类用户推荐策略的参考，同时基于当前优质策略样本库生成并输出符合指定用户当前需求的最终推荐信息； 若推荐效果量化结果显示推荐效果未达标但无异常，则进行特征维度优化反馈，以增强动态权重空间关系模型对用户实时需求的适配性； 待特征维度优化完成后，基于更新后的动态权重空间关系模型生成并输出最终推荐信息； 若推荐效果量化结果显示推荐效果未达标且有异常，则进行特征场景模式库更新反馈，以修正场景模式库中与用户需求脱节的参数； 待特征场景模式库更新完成后，基于修正后的场景模式生成并输出最终推荐信息； 将生成的最终推荐信息推送至对应指定用户APP进行可视化展示。

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