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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳生境科技有限公司申請的專利基于用戶戶型圖的個性化室內(nèi)設(shè)計(jì)方法獲國家發(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：CN119538381B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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：202411656894.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/13；該發(fā)明授權(quán)基于用戶戶型圖的個性化室內(nèi)設(shè)計(jì)方法是由劉紫東;李永燚;鐘鴻毅設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于用戶戶型圖的個性化室內(nèi)設(shè)計(jì)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于用戶戶型圖的個性化室內(nèi)設(shè)計(jì)方法，包括以下步驟：分析目標(biāo)用戶的行為數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)用戶的偏好參數(shù)；對所述房屋平面圖進(jìn)行矢量轉(zhuǎn)化，得到矢量空間關(guān)系特征數(shù)據(jù)；將所述矢量空間關(guān)系特征數(shù)據(jù)及所述空間功能排布參數(shù)輸入預(yù)設(shè)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行空間布局，生成初始家具布局方案；對所述初始家具布局方案進(jìn)行方案篩選，得到篩選后家具布局方案；將搭配參數(shù)及所述篩選后家具布局方案進(jìn)行匹配設(shè)計(jì)，得到匹配設(shè)計(jì)方案，并對所述匹配設(shè)計(jì)方案在預(yù)設(shè)的交互界面進(jìn)行初始可視化，生成三維可視化效果圖。解決了傳統(tǒng)的室內(nèi)設(shè)計(jì)服務(wù)往往成本高昂且耗時較長，普通消費(fèi)者難以承受，導(dǎo)致了市場上存在較大的供需不平衡的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)基于用戶戶型圖的個性化室內(nèi)設(shè)計(jì)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于用戶戶型圖的個性化室內(nèi)設(shè)計(jì)方法，其特征在于，包括以下步驟： 通過預(yù)設(shè)的推薦算法，分析目標(biāo)用戶的行為數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)用戶的偏好參數(shù)；其中，所述偏好參數(shù)包括空間功能排布參數(shù)及搭配參數(shù)； 獲取目標(biāo)用戶上傳的房屋平面圖，并利用平面圖圖像矢量化技術(shù)對所述房屋平面圖進(jìn)行矢量轉(zhuǎn)化，得到矢量空間關(guān)系特征數(shù)據(jù)； 將所述矢量空間關(guān)系特征數(shù)據(jù)及所述空間功能排布參數(shù)輸入預(yù)設(shè)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行空間布局，生成初始家具布局方案； 通過預(yù)設(shè)的設(shè)計(jì)硬規(guī)則對所述初始家具布局方案進(jìn)行方案篩選，得到篩選后家具布局方案； 將所述搭配參數(shù)及所述篩選后家具布局方案進(jìn)行匹配設(shè)計(jì)，得到匹配設(shè)計(jì)方案，并對所述匹配設(shè)計(jì)方案在預(yù)設(shè)的交互界面進(jìn)行初始可視化； 實(shí)時檢測所述目標(biāo)用戶是否在所述交互界面進(jìn)行界面交互操作，若是，則將所述界面交互操作針對的匹配設(shè)計(jì)方案作為目標(biāo)方案，并通過預(yù)設(shè)的AI編輯系統(tǒng)根據(jù)所述界面交互操作對所述目標(biāo)方案進(jìn)行方案編輯和方案渲染，得到所述房屋平面圖對應(yīng)的三維可視化效果圖； 所述行為數(shù)據(jù)包括家具瀏覽記錄及輸入文字?jǐn)?shù)據(jù)，所述通過預(yù)設(shè)的推薦算法，分析目標(biāo)用戶的行為數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)用戶的偏好參數(shù)，包括： 通過預(yù)設(shè)的推薦算法，對所述目標(biāo)用戶的家具商品瀏覽記錄及輸入文字?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到用戶-商品交互信息；其中，所述用戶-商品交互信息是所述目標(biāo)用戶對不同家具商品的瀏覽時長、點(diǎn)擊次數(shù)及收藏狀態(tài)； 對所述用戶-商品交互信息進(jìn)行聚類分析，得到目標(biāo)用戶的偏好家具風(fēng)格特征向量； 對所述用戶-商品交互信息中的家具商品共現(xiàn)關(guān)系進(jìn)行分析，得到家具搭配模式向量； 分析所述用戶-商品交互信息中家具商品描述文本，并提取所述家具商品描述文本中的空間功能關(guān)鍵詞，得到空間功能關(guān)鍵詞向量； 基于所述偏好家具風(fēng)格特征向量、所述家具搭配模式向量及所述空間功能關(guān)鍵詞向量構(gòu)建目標(biāo)用戶偏好矩陣； 將所述目標(biāo)用戶偏好矩陣輸入預(yù)設(shè)的貝葉斯推理算法內(nèi)，得到目標(biāo)用戶的偏好概率分布； 基于所述偏好概率分布對所述目標(biāo)用戶進(jìn)行家具選擇行為預(yù)測，得到目標(biāo)用戶的偏好參數(shù)；其中，所述目標(biāo)用戶的偏好參數(shù)包括空間功能排布參數(shù)及搭配參數(shù)。

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