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龙图腾网获悉石家庄学院申请的专利一种基于计算机的智能化网络数据筛选系统及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：CN119863282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510014028.9，技术领域涉及：G06Q30/0251；该发明授权一种基于计算机的智能化网络数据筛选系统及方法是由赵峰;李增贺;赵爱平;魏子谦;王婧伊设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机的智能化网络数据筛选系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机的智能化网络数据筛选系统及方法，涉及网络数据筛选技术领域。本发明通过充分挖掘语义相似性建立文本节点之间的联系，充分利用语义信息和标签信息之间的对应关系和频率，提高了文本分类的精确度和准确度；提取与主用户互相关注的其他用户发布的视频进行信息，通过主用户的生活群丰富主用户个人的消费兴趣，提高筛选出的主用户的消费兴趣D的丰富度；将主用户的消费兴趣D逐一嵌入分层中，筛选后得到具有转化价值的用户感兴趣的标签，以同层作为水平方向，以不同层作为垂直方向分别捕捉标签中的依赖性，确保标签依赖关系不完整或者缺失时的系统稳定性，进一步提高筛选转化价值的用户感兴趣的标签的准确度。

本发明授权一种基于计算机的智能化网络数据筛选系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机的智能化网络数据筛选方法，其特征在于：该方法包括： 步骤S1、获取主用户生成的交互行为数据； 步骤S2、对主用户生成的交互行为数据进行分析，筛选出用户感兴趣的视频； 步骤S3、对获取的步骤S2的视频进行内容分析，筛选出具有转化价值的主用户感兴趣的标签； 步骤S3中所述对获取的步骤S2的视频进行内容分析，获取主用户感兴趣的标签包括： 步骤S31、对用户浏览他人的视频生成的交互行为数据进行分析，筛选视频中主用户感兴趣的标签M={标签M1，标签M2，…，标签Mn}； 步骤S32、对主用户自己发布的视频进行信息提取，对与主用户互相关注的其他用户发布的视频进行信息提取，筛选主用户的消费兴趣D； 步骤S33、同时考虑主用户感兴趣的标签和主用户的消费兴趣D，筛选具有转化价值的用户感兴趣的标签； 所述步骤S31包括： 步骤S311、通过视频中的语句和语音提取视频内容中包含的文本，形成文本数据集X={文本1，文本2，…，文本n}，表示标记号为n的文本，将文本数据集输入训练后的文本分类网络，得到文本分类网络预测输出的分类结果； 步骤S312、将文本节点、单词节点作为两类节点和单词-单词、单词-文本、文本-文本作为三类边；文本中包含有单词集合C={单词c1，单词c2，…，单词cm}，使用余弦相似度公式计算两个文本节点xi、xj之间的余弦相似度，若两个文本节点之间的余弦相似度大于k1，则在两个文本节点之间添加一条直线，将余弦相似度的值作为文本节点之间的权重；若两个文本节点之间的余弦相似度小于等于k1，则不在两个文本节点之间添加一条直线； 一个单词ci出现在边缘的概率与另一个单词cj出现在边缘的概率的乘积为P1，在语料中单词ci和单词cj出现的联合概率为P2,计算log以P1为底P2的对数的值，当log以P1为底P2的对数的值大于0时，表示两个单词节点之间的相关度高，该值作为两个单词节点之间的权重，两个单词之间添加一条直线；log以P1为底P2的对数的值小于等于0时，表示两个单词节点之间的相关度低，不在两个单词之间添加一条直线； 一个单词节点在一个文本节点中出现的频率记为P3，若P3大于k2，则该单词对该文本的重要性高，P3作为该单词节点和文本节点之间的权重，在文本和单词之间添加一条直线；若P3小于等于k2，则该单词对该文本的重要性低，不在文本和单词之间添加一条直线，将节点之间构成边的权重转化为邻接矩阵图； 步骤S313、利用多层的图卷积网络提取邻接矩阵图信息，多次迭代后得到节点作为关键节点，将关键节点所在的文本使用数据集的文本表示，标记数据集的文本对应的标签，得到用户感兴趣的标签M={标签M1，标签M2，…，标签Mn}； 所述步骤S32包括： 步骤S321、信息提取包括提取视频中的拍摄环境、衣物、语言文字和配乐，提取主用户的购买订单信息，通过对视频中的拍摄环境、衣物、语言文字和配乐进行分析，获取主用户的消费兴趣A={消费兴趣A1，消费兴趣A2，…，消费兴趣An}和其他用户的消费兴趣B={消费兴趣B1，消费兴趣B2，…，消费兴趣Bn}，对消费兴趣B内的子集根据消费兴趣强度进行排序，消费兴趣A和消费兴趣B的交集为消费兴趣C，在消费兴趣B中标记出与消费兴趣C相对应的消费兴趣B的子集，记为中心子集，再标记出与中心子集相邻的消费兴趣B的子集，记为边际子集，并将边际子集、中心子集和消费兴趣A的并集为主用户的消费兴趣D； 所述步骤S33包括： 步骤S331、根据标签的种类对用户感兴趣的标签M进行分层和赋予权重，将主用户的消费兴趣D逐一嵌入分层中，根据消费兴趣强度为主用户的消费兴趣D逐一赋予权重； 步骤S332、在同一层中，将赋予用户感兴趣的标签M的权重和相贴合的赋予主用户的消费兴趣D的权重相加得到比较值，若比较值超过预设的阈值，则为具有转化价值的用户感兴趣的标签M。

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