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龙图腾网获悉江苏电力信息技术有限公司申请的专利营销移动终端动态行为合规性监测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：CN120951144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511469827.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权营销移动终端动态行为合规性监测方法及系统是由顾永生;王全强;孙竹君;周红林;郝翠萍;程伟华;韩家雄设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本营销移动终端动态行为合规性监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了营销移动终端动态行为合规性监测方法及系统，属于信息传递监测技术领域，旨在解决现有监测对非文本信息处理不足、敏感词判定冗余、违规表述变体覆盖不全及数据复用率低的问题；其方法包括：捕获动态行为信息，构建复合检索编码检索历史库，判断是否已进行敏感词识别；未识别则生成标准化分词序列；分词对比确定已匹配分词、未匹配分词，调取已匹配分词历史同义词集，定位未匹配分词核心语义筛选规避表述生成其同义词集，构建同义词数据集；调取已匹配分词历史判定结果，建立同义词序列算概率，结合显著占比判敏感词；执行处理流程并更新历史库、分词库；本申请实现高效精准合规监测，提升数据复用率，保障监测闭环有效性。

本发明授权营销移动终端动态行为合规性监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.营销移动终端动态行为合规性监测方法，其特征在于，包括： 捕获营销移动终端发送的动态行为信息，通过构建复合检索编码在历史信息库进行匹配检索，判断当前动态行为信息是否已进行敏感词识别，若否，则通过文本化处理生成所述动态行为信息的标准化分词序列，用于构建营销移动终端的信息交互行为的文本数据集； 通过分词对比识别所述标准化分词序列的已匹配分词与未匹配分词，从分词验证库调取已匹配分词的历史同义词集合，并通过定位未匹配分词的核心语义筛选规避表述，生成未匹配分词的同义词集合，以构建标准化分词序列的同义词数据集； 对已匹配分词调取历史敏感词判定结果，若判定为非敏感词，则与未匹配分词合并为待判别分词，建立待判别分词的同义词序列，并通过双向匹配计算同义词序列中各同义词的敏感词概率，结合显著概率占比获取各待判别分词的敏感词概率，以判定待判别分词是否为敏感词； 根据敏感词判定结果执行敏感词处理流程，并反馈更新历史信息库、分词验证库； 所述构建标准化分词序列的同义词数据集的步骤包括： 从文本数据集中，调取标准化分词序列，对标准化分词序列中的每个分词，基于分词字符串哈希值，在分词验证库中进行检索匹配，识别已匹配分词与未匹配分词； 对标准化分词序列的已匹配分词，调取分词验证库的历史同义词集合；并匹配标准化分词序列的未匹配分词的同义词，建立同义词集合，新增至分词验证库中； 所述建立同义词集合的步骤包括： 通过语义匹配算法将未匹配分词与场景核心术语进行比对，结合合规敏感边界词划定语义边界，定位未匹配分词的核心语义； 调用规避表述语料库，所述规避表述语料库是指存储目标场景下违规表述变体的结构化数据库，由谐音替换表述、字形改写表述、隐喻关联表述构成； 计算未匹配分词核心语义与规避表述语料库内规避表述的语义相似度，根据语义相似度筛选规避表述，纳入同义词集合； 调取未匹配分词所在的文本上下文内容，解析未匹配分词与文本上下文内容的语法依存关系，提取场景化搭配词汇与变体表述，补充至同义词集合； 整合已匹配分词的历史同义词集合与未匹配分词的同义词集合，形成标准化分词序列中各分词的同义词数据集； 所述判定待判别分词是否为敏感词的步骤包括： 调用表述收集子库，根据已匹配分词检索分词验证库，调取已匹配分词历史敏感词判定结果：若判定为敏感词，则触发敏感词处理流程；否则将其标记为待判别分词，将其历史同义词集合标记为待优化历史集合，并将未匹配分词标记为待判别分词，将未匹配分词的同义词集合标记为待优化历史集合； 对于每个待优化历史集合，筛选并新增表述收集子库中相似度高于预设相似度阈值的规避表述，构建优化后同义词集合； 基于各优化后同义词集合的同义词构建同义词序列，并执行去重处理，并为同义词序列中每个同义词分配唯一编码，计算同义词序列各同义词敏感词概率； 通过同义词唯一编码与待判别分词的关联映射，提取并绑定各分词对应的敏感词概率集合； 计算敏感词概率分布的基础统计量，并统计敏感词概率集中敏感词概率大于预设显著概率阈值的元素数量，以计算显著概率占比； 当显著概率占比小于预设占比阈值时，则将敏感词概率集合的中位数作为待判别分词的敏感词概率，否则，将敏感词概率集合的最大值作为待判别分词的敏感词概率； 配置概率阈值，若待判别分词的敏感词概率大于概率阈值，则判定待判别分词为敏感词，否则判定待判别分词非敏感词； 所述计算同义词序列各同义词敏感词概率的步骤包括： 配置敏感词库，将同义词序列中的每个同义词与预设敏感词库执行双向匹配，包括：若同义词与敏感词库中敏感词一致，则将同义词的敏感词概率设为1，否则，通过模糊匹配，计算同义词与敏感词库中各敏感词的字形近似度、谐音相似度以及语义相似度； 所述字形近似度是指两个分词在笔画结构、部件组成上的相似程度，基于笔画特征的编辑距离算法计算得到； 所述谐音相似度是指两个分词在发音上的相似程度，通过拼音字符串相似度算法计算得到； 所述语义相似度是指两个分词在目标场景下的语义内涵重合程度，通过计算分词语义向量的余弦相似度得到； 选取同义词与敏感词库中各敏感词的字形近似度、谐音相似度以及语义相似度的最大值作为同义词的敏感词概率。

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