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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利基于Android外部存储空间文件操作构建用户画像的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：CN115409105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211028788.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于Android外部存储空间文件操作构建用户画像的方法是由杜少勇;刘鑫;罗向阳;杨海峰;杨春芳;李震宇;谭磊;巩道福;齐保军;刘文艳;杨忠信;张昕设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Android外部存储空间文件操作构建用户画像的方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于Android外部存储空间文件操作构建用户画像的方法，包括：收集Android外部存储空间中的文件操作事件，建立外部存储空间文件操作信息，并转化为形如EVENT:OPERATION,TIMESTAMP,FILENAME的操作日志文件；对文件操作对象、文件操作发生的时间、操作事件类型三项数据进行统计分析，对用户完成基本刻画；利用应用程序包名建立文件操作与应用操作的映射机制，获取用户应用程序使用行为；根据数据来源的不同，从构建事实型标签、规则型标签、挖掘型标签和预测型标签四个方面，建立移动用户画像标签体系，对用户特征属性进行全面刻画。本发明能较为准确地构建用户画像。

本发明授权基于Android外部存储空间文件操作构建用户画像的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Android外部存储空间文件操作构建用户画像的方法，其特征在于，包括： 步骤1，收集Android外部存储空间中的文件操作事件，建立外部存储空间文件操作信息，并将其结构化，得到形为EVENT:OPERATION,TIMESTAMP,FILENAME的操作日志文件，其中EVENT为操作事件，是对一条文件操作信息的记录；OPERATION为操作事件类型；TIMESTAMP为文件操作发生的时间；FILENAME指的是文件操作对象； 步骤2，对文件操作对象、文件操作发生的时间、操作事件类型三项数据进行统计分析，对用户完成基本刻画； 步骤3，利用应用程序包名建立文件操作与应用操作的映射机制，获取用户应用程序使用行为； 步骤4，根据数据来源的不同，从构建事实型标签、规则型标签、挖掘型标签和预测型标签四个方面，建立移动用户画像标签体系，对用户特征属性进行全面刻画； 所述步骤4包括： 采用对用户外部存储空间文件操作原始数据进行统计分析建模的方式，得到事实型标签，包括：统计分析文件操作时间，得到用户的日均使用时长以及一天内使用时间的分布情况，即得到事实类标签； 从应用程序名称判断应用程序的显著特点、特殊目标人群，即得到规则型标签； 基于收集的应用程序的分类、标签，分析安装具体应用程序的人群特点，从而形成用户的挖掘型标签； 基于Doc2Vec模型对用户文件使用、应用程序使用进行预测，完成预测型标签的构建； 具体按照如下方式得出挖掘型标签： 根据用户安装的应用程序，得到应用程序名称列表，利用列表中的应用程序名称，查询到其对应的描述信息，将每个应用程序的描述信息看作一篇文档，经过中文文本分词，利用LDA主题抽取模型对文档库进行主题抽取，形成用户属性关键词； 具体按照如下方式得出预测型标签： 步骤4.2.1，基于步骤3中用户应用程序使用行为，得到应用操作记录，设置应用程序操作序列长度，对应用操作记录进行划分，得到多个应用程序操作序列；基于应用操作中的时间数据，计算出每个应用持续的时间，并形成与应用程序操作序列长度相等的持续时间序列； 步骤4.2.2，基于Doc2Vec模型进行应用程序使用行为预测： 将指定长度的应用程序操作中的每一个应用程序名称进行向量化，结果取平均，形成AppEmb向量； 将指定长度的持续时间序列进行向量化，形成TimeVec向量； 将AppEmb和TimeVec进行拼接，得到App*Time向量； 将App*Time向量与AppPredicEmb向量进行矩阵相乘，通过Softmax激活函数，获取应用程序对应的预测概率分布； 在上述概率分布中，取出目标应用程序对应的概率，使用均方误差作为损失函数，计算梯度，基于梯度下降进行反向传播，训练Doc2Vec模型。

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