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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京科杰科技有限公司申請(qǐng)的專利一種數(shù)據(jù)庫任務(wù)配置方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120198264B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510675008.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/20；該發(fā)明授權(quán)一種數(shù)據(jù)庫任務(wù)配置方法是由高海玲;高經(jīng)郡;郭亞奇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種數(shù)據(jù)庫任務(wù)配置方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)庫任務(wù)配置方法，包括：采集若干用戶完成各學(xué)習(xí)任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間、完成度和執(zhí)行次數(shù)，生成各學(xué)習(xí)任務(wù)的執(zhí)行數(shù)據(jù)；構(gòu)建若干學(xué)習(xí)分類模型，選取最優(yōu)學(xué)習(xí)分類模型；將用戶分為單一型和混合型；配置用戶單次學(xué)習(xí)的若干學(xué)習(xí)任務(wù)，生成任務(wù)遺忘曲線，執(zhí)行任務(wù)完成模型生成任務(wù)執(zhí)行日志；調(diào)整任務(wù)遺忘曲線以調(diào)整新增學(xué)習(xí)任務(wù)和過往學(xué)習(xí)任務(wù)的時(shí)間比值；將學(xué)習(xí)任務(wù)劃分為特殊學(xué)習(xí)任務(wù)和一般學(xué)習(xí)任務(wù)，將一般學(xué)習(xí)任務(wù)分為熱任務(wù)和冷任務(wù)，結(jié)合過往學(xué)習(xí)任務(wù)和熱任務(wù)生成任務(wù)完成模型；本發(fā)明在有效地對(duì)不同學(xué)生進(jìn)行有針對(duì)性地分配學(xué)習(xí)任務(wù)的同時(shí)，提高了數(shù)據(jù)庫任務(wù)配置的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種數(shù)據(jù)庫任務(wù)配置方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種數(shù)據(jù)庫任務(wù)配置方法，其特征在于，包括： 采集若干用戶完成各學(xué)習(xí)任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間、完成度和執(zhí)行次數(shù)，生成各所述學(xué)習(xí)任務(wù)的執(zhí)行數(shù)據(jù)，所述執(zhí)行數(shù)據(jù)包括各所述學(xué)習(xí)任務(wù)的平均執(zhí)行時(shí)間、平均完成度和平均執(zhí)行次數(shù)； 結(jié)合所述平均完成度和所述平均執(zhí)行次數(shù)調(diào)用若干學(xué)習(xí)任務(wù)構(gòu)建若干學(xué)習(xí)分類模型，以及選取最優(yōu)學(xué)習(xí)分類模型； 根據(jù)所述用戶對(duì)所述最優(yōu)學(xué)習(xí)分類模型的執(zhí)行情況將所述用戶分為單一型和混合型； 基于所述用戶的單次學(xué)習(xí)時(shí)間和所述平均執(zhí)行時(shí)間配置所述用戶單次學(xué)習(xí)的若干所述學(xué)習(xí)任務(wù)，統(tǒng)計(jì)各所述學(xué)習(xí)任務(wù)的單次完成度以生成任務(wù)遺忘曲線，結(jié)合所述用戶的不同分類和所述平均完成度，向所述用戶匹配并執(zhí)行任務(wù)完成模型生成任務(wù)執(zhí)行日志； 基于所述任務(wù)執(zhí)行日志使用時(shí)間序列分析算法調(diào)整所述任務(wù)遺忘曲線以調(diào)整新增學(xué)習(xí)任務(wù)和過往學(xué)習(xí)任務(wù)的時(shí)間比值； 根據(jù)所述學(xué)習(xí)任務(wù)完成情況將所述學(xué)習(xí)任務(wù)劃分為特殊學(xué)習(xí)任務(wù)和一般學(xué)習(xí)任務(wù)，將所述一般學(xué)習(xí)任務(wù)分為熱任務(wù)和冷任務(wù)，結(jié)合所述過往學(xué)習(xí)任務(wù)和所述熱任務(wù)生成所述任務(wù)完成模型； 其中，根據(jù)所述用戶對(duì)所述最優(yōu)學(xué)習(xí)分類模型的執(zhí)行情況將所述用戶分為所述單一型和所述混合型的過程包括， 統(tǒng)計(jì)所述最優(yōu)學(xué)習(xí)分類模型中的各學(xué)習(xí)任務(wù)中的文字、音頻和視頻分別占用內(nèi)存大小； 依據(jù)所述內(nèi)存大小的最大值對(duì)應(yīng)的任務(wù)分類將各所述學(xué)習(xí)任務(wù)分配至不同學(xué)習(xí)模塊； 基于用戶在所述最優(yōu)學(xué)習(xí)分類模型中使用各所述學(xué)習(xí)模塊的情況計(jì)算得到維度評(píng)分，根據(jù)所述維度評(píng)分將所述用戶分為所述單一型和所述混合型； 所述任務(wù)分類包括視覺型、聽覺型和讀寫型，所述單一型為只具有一種所述任務(wù)分類的用戶，所述混合型為具有兩種或兩種以上所述任務(wù)分類的用戶，所述學(xué)習(xí)模塊包括文字模塊、音頻模塊和視頻模塊。

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