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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于机器学习的市场营销数据分布式协同存储系统及方法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：CN119474109B 。

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：202510059178.1，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权基于机器学习的市场营销数据分布式协同存储系统及方法是由郑文清;李玮玮;陈抗设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的市场营销数据分布式协同存储系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据存储的技术领域，公开了基于机器学习的市场营销数据分布式协同存储系统及方法。本发明首先对初始市场营销数据进行聚类整理和分类处理，得到分类后的市场营销数据集合；其次，基于孤立森林算法，根据分类后的市场营销数据集合建立不合格数据识别模型，识别删除不合格数据，得到处理好的市场营销数据集合；再将处理好的市场营销数据集合进行分布式协同存储，以最大载荷作为目标，建立分布式协同存储模型；最后使用多策略融合的鹈鹕优化算法求解分布式协同存储模型，得到全局最优解，得到分布式协同存储策略。本发明通过对市场营销数据进行处理存储，实现市场营销数据分布式协同存储的目的，方法准确客观。

本发明授权基于机器学习的市场营销数据分布式协同存储系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的市场营销数据分布式协同存储方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取市场营销相关数据，得到初始市场营销数据集合，使用改进的密度聚类算法对初始市场营销数据集合进行聚类整理，再训练得到XgBoost分类模型进行分类处理，得到分类后的市场营销数据集合； S11、从不同的市场销售渠道获取市场营销相关数据，得到初始市场营销数据集合，使用改进的密度聚类算法对初始市场营销数据集合进行聚类整理，得到整理后的市场营销数据集合； S111、计算所述初始市场营销数据集合对应的特征向量，再计算特征向量的距离，统计特征向量的距离对应的个数，得到距离个数数组； S112、设定临界点，将所述距离个数数组中对应的初始市场营销数据划分到稀疏数据点集合和稠密数据点集合，删除稀疏数据点集合，再进行聚类处理，完成聚类整理，得到若干聚类簇，组成整理后的市场营销数据集合； S12、重新获取往年市场营销相关数据，组成往年市场营销数据集合，对所述往年市场营销数据集合进行聚类整理后，得到市场营销样本数据集合，在所述市场营销样本数据集合中抽取训练样本，得到m个训练样本集；设定XGBoost算法包含m个弱分类器，将m个训练样本集对应输入到m个弱分类器中进行训练，直至收敛，得到m个训练好的弱分类器；将m个训练好的弱分类器组成XGBoost分类模型，将所述整理后的市场营销数据集合输入到XGBoost分类模型中，XGBoost分类模型中每个训练好的弱分类器输出得分，将全部得分相加，得到最终输出结果，根据所述最终输出结果对整理后的市场营销数据集合进行分类，得到分类后的市场营销数据集合； S2、基于孤立森林算法建立不合格数据识别模型，使用所述不合格数据识别模型检测分类后的市场营销数据集合中的不合格数据，并将不合格数据删除，得到处理好的市场营销数据集合； S3、所述处理好的市场营销数据集合使用多叉树策略，进行分布式协同存储，以最大载荷作为目标，建立存储最大载荷函数，并设置约束条件，得到分布式协同存储模型； S4、使用优化算法求解所述分布式协同存储模型，得到全局最优解，确定所述处理好的市场营销数据集合的存储节点和存储设备，生成分布式协同存储策略，完成市场营销数据分布式协同存储。

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