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龙图腾网获悉上海微创软件股份有限公司申请的专利一种分层权限管理的智能知识库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：CN120181807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510656087.6，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种分层权限管理的智能知识库系统是由景坤;汤潮;高丽设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分层权限管理的智能知识库系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分层权限管理的智能知识库系统，涉及分层权限管理技术领域，包括分层权限数据采集模块、层级权限评估模块、权限反馈模块、层级反馈模块、动态校准模块和分层权限管理模块，所述分层权限数据采集模块，采集包括用户基础数据、智能知识库来源数据、访问数据、用户绩效数据和审批流程数据的分层权限数据；所述动态校准模块，基于访问权限反馈模型与访问层级反馈模型的输出结果，对智能知识块的访问层级与访问权限进行动态调整，本发明所述系统中的数据录入技术、层级权限反馈技术、分层权限管理技术以及模型构架技术与现代信息技术紧密结合，显著增强了分层权限管理智能知识库过程中的智能化程度。

本发明授权一种分层权限管理的智能知识库系统在权利要求书中公布了：1.一种分层权限管理的智能知识库系统，包括分层权限数据采集模块、层级权限评估模块、权限反馈模块、层级反馈模块、动态校准模块和分层权限管理模块，其中，各个模块通信连接，其特征在于： 所述分层权限数据采集模块，采集包括用户基础数据、智能知识库来源数据、访问数据、用户绩效数据和审批流程数据的分层权限数据； 所述层级权限评估模块，利用预处理后的分层权限数据，为智能知识块分配相应的访问层级与访问权限，进而优化智能知识块的访问层级； 所述权限反馈模块，通过预处理后的访问数据，计算用户对智能知识块的访问频率，进而构建访问权限反馈模型； 所述权限反馈模块，访问权限反馈模型的构建过程包括： 提取出分层权限数据集中用户对智能知识块的访问频率，结合训练集数据与线性回归算法，将用户对智能知识块的访问频率作为输入，将智能知识块访问权限反馈指数作为输出，学习用户对智能知识块的访问频率与智能知识块访问权限反馈指数之间的线性关系，训练访问权限反馈模型； 将测试集数据输入至访问权限反馈模型中，调整访问权限反馈模型的截距项和回归系数，优化访问权限反馈模型性能，获取最终的访问权限反馈模型，结合当前用户对智能知识块的访问频率，输出相应的智能知识块访问权限反馈指数； 该访问权限反馈模型的表达式如下： R＝α0+α1f+∈ 其中，R为智能知识块访问权限反馈指数，α1为用户对智能知识块的访问频率的回归系数，f为用户对智能知识块的访问频率，α0和∈分别为访问权限反馈模型的截距项和误差项； 所述层级反馈模块，通过预处理后的用户绩效数据，获取客户的满意度和投诉率，进而构建访问层级反馈模型； 所述层级反馈模块，访问层级反馈模型的构建过程包括： 提取出分层权限数据集中的客户满意度和客户投诉率，利用训练集数据，结合多元线性回归算法，将客户满意度和客户投诉率作为输入，将智能知识块层级反馈指数作为输出，学习客户满意度、客户投诉率与智能知识块访问层级反馈指数之间的线性关系，训练访问层级反馈模型； 将测试集数据输入至访问层级反馈模型中，调整访问层级反馈模型的截距项和回归系数，优化访问层级反馈模型性能，获取最终的访问层级反馈模型，结合当前的客户满意度和客户投诉率，输出相应的智能知识块访问层级反馈指数； 该访问层级反馈模型的表达式如下： Y＝β0+β1y1+β2y2+δ 其中，Y为智能知识块的访问层级反馈指数，β1和β2分别为客户满意度和客户投诉率的回归系数，y1和y2分别为客户满意度和客户投诉率，β0和δ分别为访问层级反馈模型的截距项和误差项； 所述动态校准模块，基于访问权限反馈模型与访问层级反馈模型的输出结果，对智能知识块的访问层级与访问权限进行动态调整； 所述分层权限管理模块，结合预处理后的审批流程数据，实现对智能知识库的分层权限管理。

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