数据空间研究院余海阳获国家专利权
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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利基于特征融合密度感知的用户需求挖掘方法、终端及介质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：CN121744007B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610226044.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于特征融合密度感知的用户需求挖掘方法、终端及介质是由余海阳;张佳佳;胡莹莹;胡家武;潘李伟;魏凌波设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于特征融合密度感知的用户需求挖掘方法、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据挖掘和产品需求分析技术领域，公开了基于特征融合密度感知的用户需求挖掘方法、终端及介质。该方法采集产品拒识数据，从预处理后的数据文本中提取语义特征向量，利用元信息中的会话标识符获取用户行为序列以生成行为特征向量，并基于元信息中的时间及环境属性生成情境特征向量；计算各维度特征的注意力权重，利用注意力权重对语义特征向量、行为特征向量和情境特征向量进行加权融合，生成多维特征表示向量；对多维特征表示向量进行聚类，得到多个聚类簇；对聚类簇进行特征画像构建和价值评估，生成需求描述文档，并根据验证结果反馈优化算法参数。本发明能够显著提高从被忽视的拒识数据中挖掘潜在用户需求的效率和质量。
本发明授权基于特征融合密度感知的用户需求挖掘方法、终端及介质在权利要求书中公布了：1.基于特征融合密度感知的用户需求挖掘方法，其特征在于，包括： S1.采集产品拒识数据，并对数据进行预处理，提取数据的元信息； S2.从预处理后的数据文本中提取语义特征向量，利用元信息中的会话标识符获取用户行为序列以生成行为特征向量，并基于元信息中的时间及环境属性生成情境特征向量； S3.计算各维度特征的注意力权重，利用注意力权重对语义特征向量、行为特征向量和情境特征向量进行加权融合，生成多维特征表示向量； S4.利用密度差异感知聚类算法对所述多维特征表示向量进行聚类，该算法通过自适应带宽核密度估计构建局部密度场，定义密度差异系数量化密度场的局部变化特性，基于密度梯度进行爬坡迭代识别聚类中心，并通过密度鞍点检测划分聚类边界，得到多个聚类簇； S5.对所述聚类簇进行特征画像构建和价值评估，生成需求描述文档。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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