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龙图腾网获悉北京微呼科技有限公司申请的专利基于深度学习的短信分类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：CN116955612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310669352.5，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于深度学习的短信分类方法是由靳晓鹏;林古山;苏雷;张建建;龚诚设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的短信分类方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于深度学习的短信分类方法，包括：构建权重评估知识图谱模型，权重评估知识图谱模型通过知识图谱调用用户点击短信的行为权值库进行权重训练；构建智能匹配分类模型，将第二信息数据与预设数据库中的分类信息进行阈值匹配获取第一信息数据；将第一信息数据进行文字初步识别分类，得到第二信息数据；调用第二信息数据进入权重评估知识图谱模型，输出第二信息数据的注意力；输入第二信息数据与注意力至智能匹配分类模型中，输出分类结果，根据不同的分类结果发出对应的消息提示音，对信息数据进行逐层读取与分类，层层递进最终得到分类结果，增强分类结果的准确性。

本发明授权基于深度学习的短信分类方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的短信分类方法，其特征在于，包括： 构建权重评估知识图谱模型，所述权重评估知识图谱模型通过知识图谱调用用户点击短信的行为权值库进行权重训练；用户点击短信的行为权值库分别由用户点击短信的频率权值子库、用户点击短信浏览时长权值子库和用户点击短信进行回复次数权值子库采用知识图谱链接的形式构成； 构建智能匹配分类模型，所述智能匹配分类模型将第二信息数据与预设数据库中的分类信息进行阈值匹配； 在终端接收信息时，执行基于深度学习的短信分类，第一信息数据包括聊天短信和消息通知，所述基于深度学习的短信分类的过程中包括以下步骤： S1：获取第一信息数据； S2：将第一信息数据进行文字初步识别分类，得到第二信息数据； S3：调用第二信息数据进入权重评估知识图谱模型，输出第二信息数据的注意力，包括，设计权重评估知识图谱模型的输入层，隐藏层和输出层，所述输入层连通用户点击短信的行为权值库，输出层连通点击分值反馈接口，注意力包括用户点击短信的频率权值，用户点击短信浏览时长权值和用户点击短信进行回复次数权值； S31：调取第二信息数据进入输入层中训练，其输入层采用知识图谱的形式连通用户点击短信的频率权值子库，用户点击短信浏览时长权值子库和用户点击短信进行回复次数权值子库； S32：在隐藏层中，确认第二信息数据对应的历史信息用户点击短信的频率权值、历史信息用户点击短信浏览时长权值和历史信息用户点击短信进行回复次数权值，具体为：将第二信息数据与相同类别历史信息数据进行相似度匹配，包括： ， 其中表示第二信息数据，表示相同类别历史信息数据；表示相似度，设定一个判断阈值： 若，则匹配成功； 若，则匹配错误，将匹配错误的第二信息数据存放到新的文件夹，同时系统自动发出震动提示音提示有新短信； S33：在输出层中，将匹配成功的第二信息数据按照历史信息数据对应的用户点击短信的频率权值，用户点击短信浏览时长权值和用户点击短信进行回复次数权值通过点击分值反馈接口输出第二信息数据的注意力； S4：输入第二信息数据与注意力至智能匹配分类模型中，输出分类结果，根据不同的分类结果发出对应的消息提示音。

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