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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于大语言模型的多维度流量数据合成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118886397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410930622.8，技术领域涉及：G06F40/12；该发明授权基于大语言模型的多维度流量数据合成方法及系统是由岑锦锋;段思婧;吕丰设计研发完成，并于2024-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的多维度流量数据合成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大语言模型的多维度流量数据合成方法及系统，该方法获取历史表格数据，所述历史表格数据包括多个不同维度的流量相关数据；对所述历史表格数据中的流量相关数据进行文本特征编码，得到历史文本编码特征；构建的自回归大型语言模型，并使用所述历史文本编码特征对所述自回归大型语言模型进行微调；获取目标表格数据，并用所述自回归大型语言模型对所述目标表格数据进行采样，根据采样结果生成合成表格数据，相比现有技术，本发明能利用大语言模型在任意条件下灵活有效地合成拥有高保真度、高实用性以及有效的隐私保护性的移动蜂窝网络数据，并且在合成数据时采用重生成策略，大大提高了数据合成的效率。

本发明授权基于大语言模型的多维度流量数据合成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的多维度流量数据合成方法，其特征在于，包括： 获取历史表格数据，所述历史表格数据包括多个不同维度的流量相关数据； 对所述历史表格数据中的流量相关数据进行文本特征编码，得到历史文本编码特征； 构建的自回归大型语言模型，并使用所述历史文本编码特征对所述自回归大型语言模型进行微调； 获取目标表格数据，并用所述自回归大型语言模型对所述目标表格数据进行采样，根据采样结果生成合成表格数据； 其中，使用所述历史文本编码特征对所述自回归大型语言模型进行微调，包括： 基于所述历史表格数据，构建同一个用户id的连续时段的多个历史文本编码特征，构建时间序列文本数据ti＝ti,1,“,”,ti,2,…,“,”,ti,m，其中，ti,1为第i个连续时间段中的第一个历史文本编码特征；ti,2为第i个连续时间段中的第二个历史文本编码特征；ti,m为第i个连续时间段中的第m个历史文本编码特征；m为历史文本编码特征数量； 使用随机排列函数对ti进行重新排列，得到排序后的时间序列文本数据其中其中，为排序后的第i个连续时间段中的第一个历史文本编码特征；为排序后的第i个连续时间段中的第二个历史文本编码特征；为排序后的第i个连续时间段中的第m个历史文本编码特征； 对排序后的时间序列文本数据t′i分解为单个词、子词和字符,得到标记号序列[w1,w2,…,wj]，w1为第1个标记号，w2为第2个标记号，wj为第j个标记号； 通过自回归的方式分解学习标记号序列的概率，并调整自回归大型语言模型参数。

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