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龙图腾网获悉上海小零网络科技有限公司申请的专利基于图结构和社区发现的数据标注方法、装置及存储介质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：CN120298083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510779395.8，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于图结构和社区发现的数据标注方法、装置及存储介质是由周开龙;王珺芃设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图结构和社区发现的数据标注方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于图结构和社区发现的数据标注方法、装置及存储介质，属于数据处理领域。本申请获取顾客交易、商品属性、行为轨迹及环境数据，构建包含基础物理层（交易关联与商品属性映射）、行为语义层（行为模式与语义关联）、环境关联层（环境动态影响）的异构图网络。采用社区发现算法挖掘具有跨部门业务价值的顾客群体，并构建量化基础价值属性与波动系数、行为模式与商品偏好以及动态轨迹特征的三级标签体系。从而实现顾客行为的统一理解、多维顾客关系的深度挖掘、顾客价值的动态演变捕捉以及层次化顾客认知构建，解决传统方法因任务导向导致的数据孤岛、数据维度单一制约动态价值挖掘、标签体系扁平化限制层次化认知构建的问题。

本发明授权基于图结构和社区发现的数据标注方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图结构和社区发现的数据标注方法，其特征在于，应用于零售场景下的数据标注平台，所述数据标注方法包括： 获取待标注标签的顾客群体的多维度数据；其中，所述多维度数据包括顾客交易数据、商品属性数据、顾客行为轨迹数据以及环境数据； 根据所述多维度数据，构建异构图网络；其中，所述异构图网络包括基础物理层、行为语义层和环境关联层，所述基础物理层用于表征顾客与商品间的交易关联关系及商品物理属性，所述行为语义层用于表征顾客潜在行为模式及商品间语义关联特征，所述环境关联层用于表征外部环境因素对商品与顾客交互行为的动态影响；以及 基于所述异构图网络，通过社区发现算法将所述顾客群体划分为多个顾客社区，并生成每个顾客社区的层级化标签树；其中，所述层级化标签树包括一级标签、二级标签和三级标签，所述一级标签基于所述基础物理层和所述环境关联层的交互模式构建，作为所述层级化标签树的顶层节点；所述二级标签基于顾客社区内的顾客在所述行为语义层中的潜在行为模式构建，作为所述层级化标签树的中间层节点；所述三级标签基于顾客社区内的顾客在所述异构图网络中的动态轨迹时序特征构建，作为所述层级化标签树的底层节点； 所述基于所述异构图网络，通过社区发现算法将所述顾客群体划分为多个顾客社区的操作，包括： 在所述异构图网络的基础物理层执行基于交易关联的社区划分，形成以商品物理属性及交易频次为核心的初始社区； 在所述异构图网络的行为语义层执行基于行为模式的社区优化，结合顾客行为序列及商品组合关联特征调整所述初始社区的社区边界；以及 在所述异构图网络的环境关联层引入动态环境因子，对调整后的初始社区进行时序敏感性修正，得到对应的顾客社区； 所述生成每个顾客社区的层级化标签树的操作，包括： 基于所述基础物理层，确定每个顾客社区的基础价值属性；基于所述环境关联层，确定每个顾客社区的价值波动系数；根据所述基础价值属性和所述价值波动系数，确定每个顾客社区的一级标签，作为所述层级化标签树的顶层节点； 基于所述行为语义层，确定每个顾客社区内顾客的行为序列信息；基于所述异构图网络中的商品节点和商品组合节点，确定每个顾客社区内顾客的商品购买情况；根据所述行为序列信息和所述商品购买情况，确定每个顾客社区的二级标签，作为所述层级化标签树的中间层节点；以及 基于所述基础物理层、所述行为语义层和所述环境关联层，计算每个顾客社区内顾客的时序特征指标，并根据所述时序特征指标确定每个顾客社区的三级标签，作为所述层级化标签树的底层节点；其中，所述时序特征指标包括购买周期波动性和活动参与频次变化率。

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