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龙图腾网获悉北京伯仲汇智科技有限公司申请的专利基于数字化企业管理的大数据挖掘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：CN120610988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510576756.9，技术领域涉及：G06F16/26；该发明授权基于数字化企业管理的大数据挖掘方法及系统是由邓海文;王淑宝;杜晓峥;梁梓峻;梁梓恒;刘元翕;孙嘉泽;杨焱喆;杨欣然;岳翦伯;刘程紫贺;郭未鹥;郭涵润;刘沫非;孟宥安;杨翌慈;杨洹僖;黄梓宸;赵亦周设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字化企业管理的大数据挖掘方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理领域，具体提供一种基于数字化企业管理的大数据挖掘方法及系统，方法包括：获取目标企业在与用户进行数字化服务交互过程中产生的多模态会话数据，从多模态会话数据中提取用户需求特征集合，基于预设的多任务学习框架，对用户需求特征集合进行联合训练，生成需求分析模型，调用需求分析模型对用户需求特征集合进行解析，生成与目标企业服务流程关联的优化策略集合，根据优化策略集合更新目标企业的数字化服务执行逻辑，并基于用户反馈数据对需求分析模型进行增量训练。通过本发明可以提升数字化服务流程的响应效率与功能适配性。

本发明授权基于数字化企业管理的大数据挖掘方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字化企业管理的大数据挖掘方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标企业在与用户进行数字化服务交互过程中产生的多模态会话数据，所述多模态会话数据包括文本会话片段、语音会话片段及用户行为序列，其中所述用户行为序列用于记录用户在交互界面中触发的操作事件的时间顺序及事件属性； 从所述多模态会话数据中提取用户需求特征集合，所述用户需求特征集合包括文本需求特征、语音需求特征及行为需求特征，其中所述行为需求特征用于描述用户对数字化服务的操作偏好及功能需求； 基于预设的多任务学习框架，对所述用户需求特征集合进行联合训练，生成需求分析模型，所述需求分析模型用于识别用户需求优先级并预测服务优化方向； 调用所述需求分析模型对所述用户需求特征集合进行解析，生成与目标企业服务流程关联的优化策略集合，所述优化策略集合包括服务响应规则调整策略、功能模块迭代策略及交互界面动态配置策略； 根据所述优化策略集合更新目标企业的数字化服务执行逻辑，并基于用户反馈数据对所述需求分析模型进行增量训练； 所述基于预设的多任务学习框架，对所述用户需求特征集合进行联合训练，生成需求分析模型，包括： 将所述用户需求特征集合输入特征编码器，通过所述特征编码器中的双向长短期记忆网络提取跨模态时序特征，生成需求时序编码向量； 将所述需求时序编码向量输入多任务学习框架的共享特征层，通过所述共享特征层中的稀疏注意力机制筛选跨会话的关键特征节点，生成共享特征张量； 将所述共享特征张量输入主任务分支的优先级预测模块，通过所述优先级预测模块中的时间卷积网络捕获需求强度波动模式，生成需求强度波形图，并将所述需求强度波形图输入门控递归单元序列，输出用户需求优先级评分； 将所述共享特征张量输入辅助任务分支的特征分解器，通过所述特征分解器中的正交投影矩阵分离功能需求特征向量与服务体验特征向量，其中所述功能需求特征向量与预设的企业服务功能库中的功能编码维度对齐； 将所述功能需求特征向量输入分类器，通过所述分类器中的多头自注意力机制匹配功能编码与用户请求的映射关系，生成用户需求类型标签； 将所述服务体验特征向量输入生成器，通过所述生成器中的指针网络复制用户行为序列中的高频操作事件，并结合语音关键词序列中的意图词汇生成优化建议文本； 将所述用户需求优先级评分、用户需求类型标签及优化建议文本输入联合损失计算器，分别计算主任务分支的回归损失值、辅助任务分支的分类损失值及文本生成损失值； 将所述回归损失值、分类损失值及文本生成损失值输入动态权重分配器，通过所述动态权重分配器中的梯度方差归一化算法调整各损失值的权重系数，生成平衡后的总损失值； 将所述总损失值反向传播至所述共享特征层、主任务分支及辅助任务分支，通过参数更新器同步优化特征编码器、优先级预测模块、分类器及生成器的网络权重； 重复执行特征编码至参数更新的步骤，直至所述用户需求优先级评分在验证集中的预测误差低于预设阈值且所述用户需求类型标签的分类准确率趋于稳定，生成训练收敛的所述需求分析模型。

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北京伯仲汇智科技有限公司，其通讯地址为：102400 北京市房山区城关街道顾八路1区1号-Q886；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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