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龍圖騰網(wǎng)獲悉河南省藥品評價中心申請的專利化妝品成分數(shù)據(jù)庫驅(qū)動的化妝品不良反應預測方法及系統(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：CN120072116B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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：202510139747.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16C20/70；該發(fā)明授權(quán)化妝品成分數(shù)據(jù)庫驅(qū)動的化妝品不良反應預測方法及系統(tǒng)是由夏兵;李強;王長之;周曉杰;劉福貴;陳家旭;馬德賢;夏明;秦柯;劉斌;羅陽;狄培琰設計研發(fā)完成，并于2025-02-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本化妝品成分數(shù)據(jù)庫驅(qū)動的化妝品不良反應預測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了化妝品成分數(shù)據(jù)庫驅(qū)動的化妝品不良反應預測方法及系統(tǒng)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標化妝品的屬性和成分信息，根據(jù)信息預測目標化妝品的受眾特征，形成多簇受眾特征流。利用化妝品屬性和成分信息對化妝品成分數(shù)據(jù)庫進行配準優(yōu)化，確定配準成分庫。采用多個不良反應預測學習器和損失解析器進行學習，搭建即時性與延遲性不良反應預測雙通道。將化妝品成分和受眾特征輸入雙通道，生成化妝品不良反應預測報告。解決了現(xiàn)有化妝品不良反應預測中無法提供個性化、精準預測的技術(shù)問題，通過實現(xiàn)對化妝品不良反應的個性化和精準預測，達到了提高預測準確性的技術(shù)效果。

本發(fā)明授權(quán)化妝品成分數(shù)據(jù)庫驅(qū)動的化妝品不良反應預測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.化妝品成分數(shù)據(jù)庫驅(qū)動的化妝品不良反應預測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲得化妝品不良反應預測指令，其中，所述化妝品不良反應預測指令包括目標化妝品對應的化妝品屬性信息和化妝品成分信息； 根據(jù)所述化妝品屬性信息對所述目標化妝品進行受眾特征預測，獲得多簇受眾特征流； 根據(jù)所述化妝品屬性信息和所述化妝品成分信息對化妝品成分數(shù)據(jù)庫進行配準尋優(yōu)，確定配準化妝品成分庫，包括： 根據(jù)所述化妝品屬性信息對所述化妝品成分數(shù)據(jù)庫進行關(guān)聯(lián)篩選，獲得同屬性化妝品成分庫； 根據(jù)所述化妝品成分信息對所述同屬性化妝品成分庫內(nèi)各個同屬性化妝品成分數(shù)據(jù)進行孿生度評價，獲得多個成分配準系數(shù)； 根據(jù)成分配準閾值對所述多個成分配準系數(shù)進行尋優(yōu)遴選，獲得大于等于所述成分配準閾值的成分配準尋優(yōu)分布； 根據(jù)所述成分配準尋優(yōu)分布對所述同屬性化妝品成分庫進行篩選，生成所述配準化妝品成分庫； 引入多個不良反應預測學習器和不良反應預測損失解析器對所述配準化妝品成分庫進行不良反應預測損失尋優(yōu)學習，搭建化妝品不良反應預測雙通道，其中，所述化妝品不良反應預測雙通道包括即時性不良反應預測通道和延遲性不良反應預測通道； 將所述化妝品成分信息和所述多簇受眾特征流輸入所述化妝品不良反應預測雙通道，生成化妝品不良反應預測報告。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人河南省藥品評價中心，其通訊地址為：450000 河南省鄭州市管城回族區(qū)東明路43號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。