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龙图腾网获悉如皋市嘉益信息技术有限公司申请的专利一种智能通话数据分析与预测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：CN121030231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511545174.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种智能通话数据分析与预测方法是由魏蕾;王万琼;韩洁;孙琴设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能通话数据分析与预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据分析技术领域，具体为一种智能通话数据分析与预测方法，包括以下步骤，通过通信设备提取通话信息生成节点序列和权重矩阵，滑动检测统计压缩度得分提取子序列，联合特征模型评估路径类型，扫描频率序列提取事件驱动时间戳生成行为标签，基于隐马尔可夫模型预测行为演化结果。本发明中，通过时序邻接聚类整合通话事件为路径节点序列，归一化通话时长生成权重分布，滑动三节点算法识别高频可压缩子序列，融合节点密度路径长度变化及权重集中度构建联合判别模型，分类通话路径类型，动态频变窗口提取频率差值增强行为识别灵敏度，隐马尔可夫模型基于状态转移概率动态预测通话行为演化趋势。

本发明授权一种智能通话数据分析与预测方法在权利要求书中公布了：1.一种智能通话数据分析与预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过通信设备获取主用户通话记录，提取时间戳、对方标识及方向，基于时序邻接聚类算法排序并合并相邻跨对象通话事件，生成路径节点序列，归一化通话时长生成节点权重矩阵； S2：调用所述路径节点序列，采用滑动三节点检测算法遍历子序列，统计可压缩子序列占比生成压缩度得分，提取压缩子序列集合并记录压缩后路径长度； S3：基于所述压缩子序列集合调用所述节点权重矩阵，计算节点密度、路径长度变化比例及权重集中度分布，输入至结构特征联合判别模型生成路径类型评估结果； S4：采用动态频变窗口扫描算法遍历通话频率序列，检测突变窗口并提取事件驱动时间戳，构建对称时间窗口，计算窗口内联系人频率差值生成频率差值组，结合所述路径类型评估结果生成行为标签集合； S5：调用所述行为标签集合和所述路径类型评估结果，输入至隐马尔可夫预测模型，基于标签状态转移概率矩阵计算下一周期内各行为标签的发生概率，输出行为演化预测结果； 所述路径节点序列具体为时间戳序列、对方标识集合、通话方向序列，所述节点权重矩阵包括通话时长均值、通话时长方差、时长分布密度，所述压缩度得分具体指可压缩子序列占比、压缩效率系数，所述压缩子序列集合包括重复模式片段、高频通话子段、跨对象合并单元，所述压缩后路径长度具体为长度缩减率、分段节点数、冗余消除量，所述路径类型评估结果包括常规路径分类、异常路径分类、结构复杂度等级、网络稳定性评分，所述行为标签集合具体为高频异常标签、低频稳定标签、突发交互标签、周期性行为标识，所述行为演化预测结果包括标签概率分布序列、状态转移趋势预测、周期性波动区间、概率峰值时间戳； 所述行为演化预测结果的获取步骤具体为： S501：调用所述行为标签集合中所有标签的当前周期末位状态值，提取所述路径类型评估结果中的方向参数，将状态值与方向参数按时间顺序排列为二维输入向量，生成标签状态方向序列； S502：基于所述标签状态方向序列内多向量的空间分布，调用标签状态转移概率矩阵中与方向参数对应的横向转移概率值，对当前状态值执行逐项概率累乘运算，将方向参数与转移概率值按路径权重比例进行加权叠加，同时将叠加结果按路径维度执行总和归一化处理，得到路径转移概率集合； S503：根据所述路径转移概率集合中差异化路径的同类型标签概率值，对相邻路径的同标签概率执行线性叠加运算，筛选叠加后概率值超过预设路径基准值的标签类型，整合所有满足条件的标签概率分布，生成行为演化预测结果。

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