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龍圖騰網(wǎng)獲悉電信科學(xué)技術(shù)第五研究所有限公司申請的專利基于上下文感知的信息資源匹配推薦方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120354007B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510839359.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)基于上下文感知的信息資源匹配推薦方法及系統(tǒng)是由肖萌;劉歡;楊浩;徐浩;鄭涵;馬龍設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于上下文感知的信息資源匹配推薦方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于上下文感知的信息資源匹配推薦方法及系統(tǒng)，首先獲取目標(biāo)用戶實(shí)時交互產(chǎn)生的上下文數(shù)據(jù)集合，其中包含用戶操作行為數(shù)據(jù)和場景感知參數(shù)數(shù)據(jù)，接著對該上下文數(shù)據(jù)集合進(jìn)行需求特征提取，得到動態(tài)需求特征和上下文關(guān)聯(lián)特征，之后將動態(tài)需求特征和上下文關(guān)聯(lián)特征與預(yù)存信息資源庫匹配，生成實(shí)時信息資源匹配結(jié)果集合，再依據(jù)實(shí)時信息資源匹配結(jié)果集合的動態(tài)反饋參數(shù)，對目標(biāo)用戶匹配模型的匹配策略實(shí)時優(yōu)化，得到優(yōu)化后的資源匹配策略，最后基于此優(yōu)化后的資源匹配策略，向目標(biāo)用戶終端設(shè)備推送與動態(tài)需求特征相關(guān)的目標(biāo)信息資源集合，從而能實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、個性化的信息資源推薦，提升推薦質(zhì)量與用戶獲取有效信息的效率。

本發(fā)明授權(quán)基于上下文感知的信息資源匹配推薦方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于上下文感知的信息資源匹配推薦方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標(biāo)用戶在實(shí)時交互過程中產(chǎn)生的上下文數(shù)據(jù)集合，所述上下文數(shù)據(jù)集合包括用戶操作行為數(shù)據(jù)和場景感知參數(shù)數(shù)據(jù)； 對所述上下文數(shù)據(jù)集合進(jìn)行需求特征提取處理，得到所述目標(biāo)用戶的動態(tài)需求特征和上下文關(guān)聯(lián)特征； 將所述動態(tài)需求特征和所述上下文關(guān)聯(lián)特征與預(yù)存的信息資源庫進(jìn)行信息資源匹配，生成所述目標(biāo)用戶對應(yīng)的實(shí)時信息資源匹配結(jié)果集合； 根據(jù)所述實(shí)時信息資源匹配結(jié)果集合的動態(tài)反饋參數(shù)，對目標(biāo)用戶匹配模型的匹配策略進(jìn)行實(shí)時優(yōu)化處理，生成優(yōu)化后的資源匹配策略； 基于所述優(yōu)化后的資源匹配策略，向所述目標(biāo)用戶的終端設(shè)備推送與所述動態(tài)需求特征相關(guān)的目標(biāo)信息資源集合； 所述對所述上下文數(shù)據(jù)集合進(jìn)行需求特征提取處理，得到所述目標(biāo)用戶的動態(tài)需求特征和上下文關(guān)聯(lián)特征，包括： 從所述用戶操作行為數(shù)據(jù)中提取連續(xù)操作行為序列，調(diào)用預(yù)置的行為模式分析模型對所述連續(xù)操作行為序列進(jìn)行動態(tài)分段處理，生成多個行為特征片段； 對每個所述行為特征片段的操作頻率、操作持續(xù)時長及操作路徑關(guān)聯(lián)性進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后構(gòu)建對應(yīng)的需求特征提取矩陣，通過所述需求特征提取矩陣對所述連續(xù)操作行為序列進(jìn)行加權(quán)聚合處理，生成所述目標(biāo)用戶的動態(tài)需求特征； 從所述場景感知參數(shù)數(shù)據(jù)中提取用戶操作事件的時間戳序列，對所述時間戳序列進(jìn)行滑動窗口分割處理生成離散時間區(qū)間，根據(jù)所述離散時間區(qū)間的分布密度生成時間維度參數(shù)； 從所述場景感知參數(shù)數(shù)據(jù)中提取界面導(dǎo)航路徑的層級標(biāo)識符，對所述層級標(biāo)識符進(jìn)行深度優(yōu)先遍歷編碼生成路徑拓?fù)湎蛄浚鶕?jù)所述路徑拓?fù)湎蛄康木S度映射關(guān)系生成空間維度參數(shù)； 從所述場景感知參數(shù)數(shù)據(jù)中提取當(dāng)前界面控件的焦點(diǎn)狀態(tài)標(biāo)識和事件觸發(fā)類型，根據(jù)所述焦點(diǎn)狀態(tài)標(biāo)識的持續(xù)時長與事件觸發(fā)類型的關(guān)聯(lián)關(guān)系生成場景狀態(tài)參數(shù)； 對所述時間維度參數(shù)、所述空間維度參數(shù)及所述場景狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)權(quán)重分配處理，生成所述目標(biāo)用戶的上下文關(guān)聯(lián)權(quán)重分布，并基于所述上下文關(guān)聯(lián)權(quán)重分布對所述場景感知參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征映射處理，生成所述目標(biāo)用戶的上下文關(guān)聯(lián)特征。

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