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龙图腾网获悉四川卓信汇通科技有限公司申请的专利一种基于大数据的软件信息处理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：CN120804430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511299376.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于大数据的软件信息处理方法是由任鑫苗;安彩华;徐菀鸿;刘聪林;金明;秦海雄;曹梦孜;苏鹏;籍玉青;李卓林设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的软件信息处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的软件信息处理方法，涉及软件信息处理技术领域，包括以下信息处理方法：通过采集模块收集社交媒体、视频网站和新闻应用上的行为日志以获取用户的点赞数、评论数、分享数和用户的登录在线时长。本发明具备了能综合考虑用户互动数据的多个维度，能够更准确地挖掘用户行为特征，为后续的偏好预测和推荐分数计算提供坚实的基础，以及能实现对用户内容偏好的精准预测，从而提高推荐内容的准确性和用户满意度，并且考虑了内容的时效性、用户与内容类型的匹配度，从而能够计算出更符合用户需求的内容推荐分数，提升推荐效果。

本发明授权一种基于大数据的软件信息处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的软件信息处理方法，其特征在于：包括以下信息处理方法： 步骤Ⅰ、通过采集模块收集社交媒体、视频网站和新闻应用上的行为日志以获取用户的点赞数、评论数、分享数和用户的登录在线时长； 步骤Ⅱ、通过数据处理模块对用户的点赞数、评论数、分享数和用户的登录在线时长进行数据清洗、数据整合和归一化处理，数据处理模块输出用户i对内容类型j的点赞次数、用户i对内容类型j的评论次数、用户i对内容类型j的分享次数和用户i的活跃度； 步骤Ⅲ、将用户i对内容类型j的点赞次数、用户i对内容类型j的评论次数、用户i对内容类型j的分享次数和用户i的活跃度输入至信息处理模块中，信息处理模块输出用户i对内容类型j的行为特征值、用户i对内容类型j的扩展偏好预测值和用户i对内容类型j的推荐分数； 步骤Ⅳ、通过分析模块将用户i对内容类型j的行为特征值、用户i对内容类型j的扩展偏好预测值和用户i对内容类型j的推荐分数进行分析，以深入了解用户需求和偏好和为用户推荐最符合其偏好的内容； 所述信息处理模块包括：用户行为子模块、内容偏好子模块、推荐分析子模块和关联度子模块； 所述用户行为子模块的计算公式如下： UPSAj，i＝LKAj，i×SA＋CONj，i×SB＋SAEj，i×SC2＋ACCTYi－QLTj-0.5； 其中： UPSAj，i表示用户i对内容类型j的行为特征值； j表示内容类型，是社交网络分析领域中的不同种类的内容，内容类型是文本、图片、视频和音频、LKAj，i表示用户i对内容类型j的点赞次数、CONj，i表示用户i对内容类型j的评论次数、SAEj，i表示用户i对内容类型j的分享次数、ACCTYi表示用户i的活跃度、QLTj表示内容类型j的质量、SA表示点赞的权重系数、SB表示评论的权重系数、SC表示分享的权重系数； 所述用户行为子模块的处理过程如下：将用户i对内容类型j的点赞次数LKAj，i、用户i对内容类型j的评论次数CONj，i、用户i对内容类型j的分享次数SAEj，i和用户i的活跃度ACCTYi输入至用户行为子模块，输出用户i对内容类型j的行为特征值UPSAj，i； 所述内容偏好子模块的计算公式如下： CPAQj，i＝UPSAj，i×PSj＋AFNYj，i×FRHE0.5－DTETj，iPLATi； 其中： CPAQj，i表示用户i对内容类型j的扩展偏好预测值； PSj表示内容类型j的流行度、AFNYj，i表示用户i与内容类型j的关联度、FRHE表示内容类型j的新鲜度、DTETj，i表示用户i对内容类型j的不感兴趣程度、PLATi表示用户i的受欢迎程度、UPSAj，i×PSj表示用户行为特征在流行内容上的加权效果； 所述内容偏好子模块的处理过程如下：将用户i对内容类型j的行为特征值UPSAj，i输入至内容偏好子模块，并基于内容类型j的流行度PSj和用户i与内容类型j的关联度AFNYj，i输出用户i对内容类型j的扩展偏好预测值CPAQj，i； 所述推荐分析子模块的计算公式如下： CRSQj，i＝CPAQj，i×RCNj＋UPSAj，i×TA＋MTC0.5×PPS； 其中： CRSQj，i表示用户i对内容类型j的推荐分数； RCNj表示内容类型j的时效性、TA表示UPSAj，i的权重因子、MTC表示用户i与内容类型j的匹配度、PPS表示MTC的权重因子； 所述推荐分析子模块的处理过程如下：将用户i对内容类型j的扩展偏好预测值CPAQj，i和用户i对内容类型j的行为特征值UPSAj，i输入至推荐分析子模块，并基于内容类型j的时效性RCNj输出用户i对内容类型j的推荐分数CRSQj，i； 所述关联度子模块的处理过程如下： 步骤一：AFNYj，i，new＝AFNYj，i，old＋α×CRSQj，i－TSD； 步骤二：建立循环终止条件； 条件一：|AFNYj，i，new－AFNYj，i，old|＜0.00493； 条件二：迭代次数为123次； 其中： AFNYj，i，new表示迭代后用户i与内容类型j的关联度； AFNYj，i，old表示迭代前用户i与内容类型j的关联度、α表示学习率，用于控制更新的步长、TSD表示比较阈值，用于确定CRSQj，i是否达到预期水平； 基于用户i对内容类型j的推荐分数CRSQj，i与比较阈值TSD的差值运算，并由学习率α来控制迭代前用户i与内容类型j的关联度AFNYj，i，old的变化程度，输出迭代后用户i与内容类型j的关联度AFNYj，i，new，用迭代后用户i与内容类型j的关联度AFNYj，i，new来替换内容偏好子模块中的用户i与内容类型j的关联度AFNYj，i，从而不断优化CPAQj，i和CRSQj，i，并通过条件一和条件二起到循环终止收敛的目的。

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