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龙图腾网获悉广州翌拓软件开发有限公司申请的专利数据资产的全生命周期智能运营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：CN120811900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510739346.1，技术领域涉及：H04L41/0894；该发明授权数据资产的全生命周期智能运营方法及系统是由陈志明;陈博允;刘高峰设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据资产的全生命周期智能运营方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据资产技术领域，并具体公开了数据资产的全生命周期智能运营方法及系统，该方法包括：基于企业的所有数据资产块的数据资产盘点向量和目录检索关键标识向量生成企业的所有数据资产块的初始分布式存储策略；基于企业的所有数据资产块的数据资产盘点向量和目录检索关键标识向量预测出企业的所有数据资产块的每种联合数据在每种业务场景下的联合调用概率；基于每种业务场景的重要性等级和每种联合数据在每种业务场景下的联合调用概率对初始分布式存储策略进行改进获得实际分布式存储策略；基于最新周期内统计的所有数据资产块的实际被调用记录对实际分布式存储策略进行实时优化获得最新分布式存储策略，持续提升了数据资产的运营效率。

本发明授权数据资产的全生命周期智能运营方法及系统在权利要求书中公布了：1.数据资产的全生命周期智能运营方法，其特征在于，包括： 基于企业的所有数据资产块的数据资产盘点向量和目录检索关键标识向量，生成企业的所有数据资产块的初始分布式存储策略； 其中，基于企业的所有数据资产块的数据资产盘点向量和目录检索关键标识向量，生成企业的所有数据资产块的初始分布式存储策略，包括： 基于企业的所有数据资产块的数据资产盘点向量和目录检索关键标识向量，对企业的所有数据资产块进行划分，获得所有第一有效划分簇和所有第二有效划分簇； 基于所有数据资产块的价值评估值确定每个第一有效划分簇的平均价值评估值和每个第二有效划分簇的平均价值评估值； 按照所有第一有效划分簇的平均价值评估值从大到小对所有第一有效划分簇进行排序获得所有第一有效划分簇的排序值，同时，按照每个第一有效划分簇中所有数据资产块的价值评估值从大到小对每个第一有效划分簇中的所有数据资产块进行排序获得每个第一有效划分簇中每个数据资产块的排序值，基于每个第一有效划分簇中每个数据资产块的排序值和对应第一有效划分簇的排序值，生成每个数据资产块的第一划分位置二维数组； 按照所有第二有效划分簇的平均价值评估值从大到小对所有第二有效划分簇进行排序获得所有第二有效划分簇的排序值，同时，按照每个第二有效划分簇中所有数据资产块的价值评估值从大到小对每个第二有效划分簇中的所有数据资产块进行排序获得每个第二有效划分簇中每个数据资产块的排序值，基于每个第二有效划分簇中每个数据资产块的排序值和对应第二有效划分簇的排序值，生成每个数据资产块的第二划分位置二维数组； 基于每个数据资产块的第一划分位置二维数组和第二划分位置二维数组确定出每个数据资产块的二维划分位置指向向量，并基于所有数据资产块的二维划分位置指向向量，生成企业的所有数据资产块的初始分布式存储策略； 基于企业的所有数据资产块的数据资产盘点向量和目录检索关键标识向量，预测出企业的所有数据资产块的每种联合数据在每种业务场景下的联合调用概率； 其中，企业的所有数据资产块的数据资产盘点向量和目录检索关键标识向量的获取过程，包括： 确定企业的每个数据资产块的多维资产分类属性和多维确权信息，并基于每个数据资产块的多维资产分类属性和多维确权信息生成每个数据资产块的数据资产盘点向量； 基于企业的每个资产数据块的多维检索依据生成每个数据资产块的目标检索关键标识向量； 其中，基于企业的所有数据资产块的数据资产盘点向量和目录检索关键标识向量，预测出企业的所有数据资产块的每种联合数据在每种业务场景下的联合调用概率，包括： 确定出每种业务场景下的数据资产盘点调用范围向量和目标检索关键标识调用范围向量； 将每个数据资产块的数据资产盘点向量中的所有元素中，符合每种业务场景下的数据资产盘点调用范围向量中相同元素位置的取值范围的元素总数，与数据资产盘点向量中的所有元素总数之比，当作每个数据资产块在对应种业务场景下的第一调用概率； 将每个数据资产块的目标检索关键标识向量中的所有元素中，符合每种业务场景下的目标检索关键标识调用范围向量中相同元素位置的取值范围的元素总数，与目标检索关键标识向量中的所有元素总数之比，当作每个数据资产块在对应种业务场景下的第二调用概率； 基于每个数据资产块在每种业务场景下的第一调用概率和第二调用概率，预测出企业的所有数据资产块的每种联合数据在每种业务场景下的联合调用概率； 基于每种业务场景的重要性等级和每种联合数据在每种业务场景下的联合调用概率，对初始分布式存储策略进行改进，获得实际分布式存储策略，包括： 基于所有种业务场景的重要性等级和每个数据资产块涉及的所有种联合数据在所有种业务场景下的联合调用概率，获得每个数据资产块的总调用概率； 基于所有两两数据资产块的总调用概率之间的相似度对初始分布式存储策略进行改进，获得实际分布式存储策略； 基于最新周期内统计的所有数据资产块的实际被调用记录，对实际分布式存储策略进行实时优化，获得最新分布式存储策略，包括： 基于最新周期内统计的所有数据资产块的实际被调用记录，确定出每个数据资产块在最新周期内的实际调用频率； 基于所有两两数据资产块在最新周期内的实际调用频率之间的相似度对实际分布式存储策略进行实时优化，获得最新分布式存储策略。

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