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龙图腾网获悉浙江三网科技股份有限公司申请的专利一种基于AI社工的走访服务实现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：CN120387631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510463070.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于AI社工的走访服务实现方法及系统是由陈丹设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI社工的走访服务实现方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与社会服务技术领域，公开了一种基于AI社工的走访服务实现方法及系统，其中，方法包括：构建居民画像向量并通过图注意力网络计算走访优先级得分；采用Q‑learning算法根据空间距离优化走访路径；通过语音识别与BERT语义分析获取交谈文本与情绪压力指数；对走访数据进行结构化归档；动态更新居民画像。相较于现有技术中多以固定排期走访、人工经验判断的社工服务方式，尤其在服务人群多样化和风险情绪隐性表达条件下，难以实现精准走访服务调度的技术问题，由于本申请通过图神经网络建模居民画像优先级和强化学习驱动路径规划，实现了社工任务高效率调度，提高了社工服务的个性化覆盖能力与智能化决策能力。

本发明授权一种基于AI社工的走访服务实现方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI社工的走访服务实现方法，其特征在于，方法包括： 步骤S10：采集社区居民的基础属性数据、历史服务记录数据和邻里互动关系数据并建立居民画像向量；预先构建并训练一个图注意力网络模型，将居民画像向量输入图注意力网络模型，输出居民的走访优先级得分； 步骤S20：根据走访优先级得分生成高优先级居民集合；获取实际空间距离，根据高优先级居民集合和实际空间距离采用Q‑learning强化算法计算优化走访路径； 其中，根据走访优先级得分生成高优先级居民集合；获取实际空间距离，根据高优先级居民集合和实际空间距离采用Q‑learning强化算法计算优化走访路径的步骤，具体包括： 预设走访优先级得分阈值，筛选出走访优先级得分高于走访优先级得分阈值的高优先级居民集合； 定义Q‑learning强化算法的状态空间S，状态空间S包括已完成走访的居民路径序列、当前社工位置和剩余可走访居民集合；定义Q‑learning强化算法的动作空间A，动作空间A包括从当前位置选择下一个目标居民的集合；获取实际空间距离，根据实际空间距离和高优先级居民集合设计Q‑learning强化算法的奖励函数R； 根据状态空间S、动作空间A和奖励函数R采用Q‑learning强化学习算法执行迭代更新，输出优化走访路径其中，图注意力网络模型的训练过程中，引入邻里互动关系图结构一致性约束构建损失函数，损失函数采用公式为： ； 其中，为损失函数；为训练过程中训练集的居民总数；为居民i的真实优先级标签；为图注意力网络模型预测的居民i的预测优先级标签；为邻里一致性正则化因子，用于控制图结构引导下的分布平滑；为邻里互动关系数据中的邻接边集合；为居民j的真实优先级标签； 步骤S30：根据优化走访路径执行走访过程；通过语音识别将走访过程的交谈内容实时转档为交谈文本数据；基于交谈文本数据结合BERT语义分析法计算得到居民情绪压力指数； 步骤S40：根据交谈文本数据和居民情绪压力指数采用图数据库Neo4j进行信息结构化归档，并构建走访数据记录单元； 步骤S50：根据走访数据记录单元输出情绪风险居民集合，并根据走访数据记录单元更新居民画像向量。

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