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龙图腾网获悉海尔机器人科技(青岛)有限公司;山东大学;临沂大学;哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种基于近似近邻检索算法的用户行为数据存储优化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：CN120803371B 。

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：202511284798.1，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权一种基于近似近邻检索算法的用户行为数据存储优化方法是由丁来国;牟岩松;聂礼强;胡宇鹏;于成龙;甘甜;张蕊;王星;王九如;张盛平设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于近似近邻检索算法的用户行为数据存储优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据存储优化技术领域，具体涉及一种基于近似近邻检索算法的用户行为数据存储优化方法，具体如下：通过各类传感器和智能设备采集用户行为数据，分析用户行为数据在历史查询过程中涉及的数据块，构建数据块的历史使用矩阵，再根据矩阵信息进一步构建加权无向图，然后基于加权无向图使用Kruskal克鲁斯卡尔算法构建最大生成树，采用两次深度优先搜索生成该树的最长路径，从中提取最优的数据块存储序列子序列，将该子序列的相关节点从加权无向图中移除，重复搜索和移除操作，直至加权无向图为空，生成完整的数据块最优存储序列。本发明通过引入近似近邻检索与图论优化算法，可以提升用户行为数据的存储效率，并显著减少查询时的访问延迟。

本发明授权一种基于近似近邻检索算法的用户行为数据存储优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近似近邻检索算法的用户行为数据存储优化方法，其特征是，步骤如下： S1、通过智慧家居系统中的传感器和智能设备采集用户在不同场景下的行为数据，然后对采集的行为数据进行预处理后构建用户行为数据库； S2、分析用户行为数据库中用户行为数据在智慧家居系统中的历史查询过程中涉及的数据块，提取各数据块的访问频率和数据块之间关联性，进而构建数据块的历史使用矩阵； S3、根据数据块的历史使用矩阵构建加权无向图，将所有数据块视为图中的节点，两个数据块在历史记录中同时被读取则在两个数据块之间建立边，边的权重根据共现的频率决定，然后通过Kruskal克鲁斯卡尔算法构建最大生成树，采用并行计算方式对最大生成树的计算过程进行优化； S4、对最大生成树采用两次深度优先搜索DFS计算最大生成树的最长路径，并据最长路径提取最优的数据块存储序列子序列，然后将该子序列相关节点及边从加权无向图中移除，多次重复上述过程，直到加权无向图为空位置，最终形成完整的数据块最优存储序列。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人海尔机器人科技(青岛)有限公司;山东大学;临沂大学;哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：266100 山东省青岛市高新区汇智桥路127号青岛国家大学科技园C1-301；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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