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龍圖騰網獲悉大連數晨科技有限公司申請的專利一種移動終端數字孿生模型構建方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120144595B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510632025.1，技術領域涉及：G06F16/22；該發明授權一種移動終端數字孿生模型構建方法及系統是由張俊曦設計研發完成，并于2025-05-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種移動終端數字孿生模型構建方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種移動終端數字孿生模型構建方法及系統，包括獲取非關系型的多源異構移動終端數據；構建三維內存映射關系模型以獲取移動終端數據庫；為移動終端數據庫提供數據檢索服務，實現移動終端數據庫中向量化數據的數據檢索；根據數據檢索的向量化數據構建虛擬實體映射空間；定義應用智能體，根據虛擬實體映射空間獲取用于實現用戶環境實時感知處理執行RPA的移動終端數字孿生模型。解決了目前信息技術不能有效實現非關系型的多源異構移動終端數據碎片信息的采集整合，無法對多源異構移動終端數據進行結構化存儲的問題，同時不能為用戶在管理自己的數據安全、維護數據權益、加工使用數據以及了解數據狀況等方面提供技術支持的問題。

本發明授權一種移動終端數字孿生模型構建方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種移動終端數字孿生模型構建方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：采集并獲取非關系型的多源異構移動終端數據； 且多源異構移動終端數據包括移動終端應用數據、硬件傳感器數據以及用戶私人數據； S1中還包括對多源異構移動終端數據進行數據壓縮的方法： 基于Huffman編碼對多源異構移動終端數據中的信源符號進行編碼，獲取信源編碼符號； 獲取各信源編碼符號的出現概率，并通過基于信源的概率統計模型根據信源編碼符號對多源異構移動終端數據進行數據壓縮； 且基于信源的概率統計模型的表達式為 式中：表示數據壓縮的期望長度；表示平均碼長；表示編碼長度；E表示期望；表示對所有可能的信源編碼符號進行求和的描述；Ξ表示信源編碼符號的集合；表示信源編碼符號出現的概率；表示信源編碼符號對應的編碼長度； S2：構建三維內存映射關系模型； 并基于三維內存映射關系模型對多源異構移動終端數據進行數據存儲，獲取用于存儲非關系型數據的三維內存映射關系表，并通過三維內存映射表將多源異構移動終端數據的字段名，重新定義為非關系型移動終端數據字段所對應的字段索引；對通過字段索引獲取的多源異構移動終端數據進行向量化處理，獲取向量化數據以存儲并獲取移動終端數據庫； 具體包括以下步驟： S21：構建三維內存映射關系模型，其包括數據表設定模塊、字段集合獲取模塊、數據類型指定模塊以及三維內存映射關系模塊； 數據表設定模塊用于根據設定的SQLite數據庫，設定用于對多源異構移動終端數據進行數據存儲的data數據表； 字段集合獲取模塊用于對data數據表中存儲的多源異構移動終端數據，添加數據字段以獲取數據字段集合F； 且F={data_0,data_1,…,data_n}；其中data_n表示添加的第n個數據字段； 數據類型指定模塊用于設定數據字段集合中每個數據字段類型的類型標簽集合； 三維內存映射關系模塊用于根據數據字段集合與類型標簽集合，構建三維內存映射關系式，并通過三維內存映射關系式獲取三維內存映射表； 且三維內存映射關系式為M:F×Ttype×N→V；其中M表示Mf,t,n的簡寫形式；Ttype表示類型標簽集合；N表示數據記錄的唯一標識符；V表示包含所有需存儲的多源異構移動終端數據的數據值；f表示數據字段且f∈F；t表示數據類型且t∈Ttype；n表示記錄標識符對應的值且n∈N； S22：通過獲取的三維內存映射表將多源異構移動終端數據的字段名，重新定義為非關系型移動終端數據字段所對應的字段索引； S23：基于預訓練的連續詞袋模型CBOW，對通過字段索引獲取的多源異構移動終端數據進行向量化處理，獲取向量化數據以存儲并獲取移動終端數據庫； S3：為移動終端數據庫提供數據檢索服務，以實現移動終端數據庫中向量化數據的數據檢索操作； 所述基于語義檢索的數據檢索服務的檢索方法： 基于移動終端數據庫，通過HNSW圖算法構建用于數據檢索的若干數據向量索引導航層節點； 并基于啟發式搜索方法獲取數據向量索引導航層節點的邊權重； 根據邊權重與數據向量索引導航層節點，獲取關于數據檢索的索引導航圖結構； 基于單指令多數據流SIMD的嵌入式向量搜索引擎JVector，根據索引導航圖結構實現對移動終端數據庫的數據索引； 所述基于SQL檢索的數據檢索服務的檢索方法： 通過大語言模型LLM對移動終端數據庫的數據進行語義解析，獲取結構化查詢意圖表示； 基于預訓練的Text2SQL模型，根據結構化查詢意圖表示獲取SQL語句； 通過本地數據存儲方式技術，基于SQL語句根據本地數據庫的存儲格式與向量化數據的字段索引特征獲取SQL查詢語句，以根據SQL查詢語句實現對移動終端數據庫的數據索引； S4：根據數據檢索操作所獲得的向量化數據構建虛擬實體映射空間； 定義應用于虛擬實體映射空間的應用智能體，并根據虛擬實體映射空間獲取用于實現用戶環境實時感知處理執行RPA的移動終端數字孿生模型； 具體包括以下步驟： S41：自定義任意移動終端的實體模型與實體事件； 通過自然語言技術根據移動終端的實體模型與實體事件，自定義構建用于獲取結構化語義描述框架的Prompt文本； S42：調用文生圖文生視頻的AIGC模型，根據Prompt文本獲取虛擬數字實體模型表征； S43：將Prompt文本轉換為待查詢向量，并基于移動終端數據庫提供的數據檢索服務，通過待查詢向量檢索并獲取與虛擬數字實體模型表征相關的多源異構移動終端數據； 并結合預訓練的大語言模型LLM，根據檢索并獲取的多源異構移動終端數據獲取實體事件的總覽報告，所述實體事件的總覽報告即為用戶所處的虛擬實體映射空間； S44：定義應用于虛擬實體映射空間的應用智能體，并基于虛擬實體映射空間檢索并獲取的實體事件的總覽報告，確定在當前用戶環境下某一場景的執行動作指令； S45：根據所述執行動作指令進行移動終端的動作執行，以實現用戶環境實時感知處理執行RPA的功能，進而實現移動終端數字孿生模型的構建； 且執行動作指令至少包括對用戶移動端界面的操作指令與對遠程服務端接口的訪問指令。

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