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龙图腾网获悉大连数晨科技有限公司申请的专利一种移动终端数字孪生模型构建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：CN120144595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510632025.1，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权一种移动终端数字孪生模型构建方法及系统是由张俊曦设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种移动终端数字孪生模型构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种移动终端数字孪生模型构建方法及系统，包括获取非关系型的多源异构移动终端数据；构建三维内存映射关系模型以获取移动终端数据库；为移动终端数据库提供数据检索服务，实现移动终端数据库中向量化数据的数据检索；根据数据检索的向量化数据构建虚拟实体映射空间；定义应用智能体，根据虚拟实体映射空间获取用于实现用户环境实时感知处理执行RPA的移动终端数字孪生模型。解决了目前信息技术不能有效实现非关系型的多源异构移动终端数据碎片信息的采集整合，无法对多源异构移动终端数据进行结构化存储的问题，同时不能为用户在管理自己的数据安全、维护数据权益、加工使用数据以及了解数据状况等方面提供技术支持的问题。

本发明授权一种移动终端数字孪生模型构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种移动终端数字孪生模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集并获取非关系型的多源异构移动终端数据； 且多源异构移动终端数据包括移动终端应用数据、硬件传感器数据以及用户私人数据； S1中还包括对多源异构移动终端数据进行数据压缩的方法： 基于Huffman编码对多源异构移动终端数据中的信源符号进行编码，获取信源编码符号； 获取各信源编码符号的出现概率，并通过基于信源的概率统计模型根据信源编码符号对多源异构移动终端数据进行数据压缩； 且基于信源的概率统计模型的表达式为 式中：表示数据压缩的期望长度；表示平均码长；表示编码长度；E表示期望；表示对所有可能的信源编码符号进行求和的描述；Ξ表示信源编码符号的集合；表示信源编码符号出现的概率；表示信源编码符号对应的编码长度； S2：构建三维内存映射关系模型； 并基于三维内存映射关系模型对多源异构移动终端数据进行数据存储，获取用于存储非关系型数据的三维内存映射关系表，并通过三维内存映射表将多源异构移动终端数据的字段名，重新定义为非关系型移动终端数据字段所对应的字段索引；对通过字段索引获取的多源异构移动终端数据进行向量化处理，获取向量化数据以存储并获取移动终端数据库； 具体包括以下步骤： S21：构建三维内存映射关系模型，其包括数据表设定模块、字段集合获取模块、数据类型指定模块以及三维内存映射关系模块； 数据表设定模块用于根据设定的SQLite数据库，设定用于对多源异构移动终端数据进行数据存储的data数据表； 字段集合获取模块用于对data数据表中存储的多源异构移动终端数据，添加数据字段以获取数据字段集合F； 且F={data_0,data_1,…,data_n}；其中data_n表示添加的第n个数据字段； 数据类型指定模块用于设定数据字段集合中每个数据字段类型的类型标签集合； 三维内存映射关系模块用于根据数据字段集合与类型标签集合，构建三维内存映射关系式，并通过三维内存映射关系式获取三维内存映射表； 且三维内存映射关系式为M:F×Ttype×N→V；其中M表示Mf,t,n的简写形式；Ttype表示类型标签集合；N表示数据记录的唯一标识符；V表示包含所有需存储的多源异构移动终端数据的数据值；f表示数据字段且f∈F；t表示数据类型且t∈Ttype；n表示记录标识符对应的值且n∈N； S22：通过获取的三维内存映射表将多源异构移动终端数据的字段名，重新定义为非关系型移动终端数据字段所对应的字段索引； S23：基于预训练的连续词袋模型CBOW，对通过字段索引获取的多源异构移动终端数据进行向量化处理，获取向量化数据以存储并获取移动终端数据库； S3：为移动终端数据库提供数据检索服务，以实现移动终端数据库中向量化数据的数据检索操作； 所述基于语义检索的数据检索服务的检索方法： 基于移动终端数据库，通过HNSW图算法构建用于数据检索的若干数据向量索引导航层节点； 并基于启发式搜索方法获取数据向量索引导航层节点的边权重； 根据边权重与数据向量索引导航层节点，获取关于数据检索的索引导航图结构； 基于单指令多数据流SIMD的嵌入式向量搜索引擎JVector，根据索引导航图结构实现对移动终端数据库的数据索引； 所述基于SQL检索的数据检索服务的检索方法： 通过大语言模型LLM对移动终端数据库的数据进行语义解析，获取结构化查询意图表示； 基于预训练的Text2SQL模型，根据结构化查询意图表示获取SQL语句； 通过本地数据存储方式技术，基于SQL语句根据本地数据库的存储格式与向量化数据的字段索引特征获取SQL查询语句，以根据SQL查询语句实现对移动终端数据库的数据索引； S4：根据数据检索操作所获得的向量化数据构建虚拟实体映射空间； 定义应用于虚拟实体映射空间的应用智能体，并根据虚拟实体映射空间获取用于实现用户环境实时感知处理执行RPA的移动终端数字孪生模型； 具体包括以下步骤： S41：自定义任意移动终端的实体模型与实体事件； 通过自然语言技术根据移动终端的实体模型与实体事件，自定义构建用于获取结构化语义描述框架的Prompt文本； S42：调用文生图文生视频的AIGC模型，根据Prompt文本获取虚拟数字实体模型表征； S43：将Prompt文本转换为待查询向量，并基于移动终端数据库提供的数据检索服务，通过待查询向量检索并获取与虚拟数字实体模型表征相关的多源异构移动终端数据； 并结合预训练的大语言模型LLM，根据检索并获取的多源异构移动终端数据获取实体事件的总览报告，所述实体事件的总览报告即为用户所处的虚拟实体映射空间； S44：定义应用于虚拟实体映射空间的应用智能体，并基于虚拟实体映射空间检索并获取的实体事件的总览报告，确定在当前用户环境下某一场景的执行动作指令； S45：根据所述执行动作指令进行移动终端的动作执行，以实现用户环境实时感知处理执行RPA的功能，进而实现移动终端数字孪生模型的构建； 且执行动作指令至少包括对用户移动端界面的操作指令与对远程服务端接口的访问指令。

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