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龙图腾网获悉浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院申请的专利一种通用的非结构化数据索引构建方法、装置及介质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：CN120653807B 。

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：202511161206.7，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种通用的非结构化数据索引构建方法、装置及介质是由高裕杰;杨智慧;伍赛;张东祥;陈刚设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通用的非结构化数据索引构建方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种通用的非结构化数据索引构建方法、装置及介质，适用于图片、视频、文本等多模态数据。该方法包括：针对不同模态数据分别采用适配的深度学习模型进行特征提取；基于自动锚点选择与超平面划分的递归聚类方法，实现多层次聚类簇结构的构建；利用大语言模型为每个聚类簇自动生成语义摘要；通过类别、聚类簇、摘要等信息高效组织索引结构，支持多维度检索；在查询处理时，利用聚类簇内部极少量已有标注，低成本训练判别模型，实现高效的聚类簇筛选与多类别组合查询，无需用户指定正负样本。该方法具备高度自动化、低标注成本、可扩展性强、支持多模态数据、标注继承唯一性等优点，显著提升大规模非结构化数据的索引构建与检索效率。

本发明授权一种通用的非结构化数据索引构建方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种通用的非结构化数据索引构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对获取的原始非结构化数据进行预处理，针对不同类型的非结构化数据，采用适配的深度学习模型进行特征提取，得到高维特征向量； 2采用基于自动锚点选择与超平面划分的递归聚类方法，对高维特征向量进行无监督分组，形成具有语义一致性的聚类簇； 2.1在每一轮聚类分裂时，从当前节点的样本中选取具有代表性的语义锚点作为候选锚点；通过计算候选锚点与其他样本的相似度分布，综合考虑语义一致性和区分能力，确定最优锚点； 2.2以最优锚点为参考，计算所有样本与最优锚点的相似度，并将样本分为高相似组和低相似组；分别对高、低相似组去除离群点后，计算组内均值向量，由两组均值差向量归一化获得主方向；进一步生成多个与主方向正交的辅助方向，通过正交性和分散度筛选，形成候选方向池； 2.3对每个候选方向，遍历多个分割点，将样本投影后分为左右两组；采用可分离性、组内一致性、语义区分度指标对每个"方向+分割点"组合进行评估，选取综合评分最高的"方向+分割点"作为当前节点的最优超平面； 2.4以整个数据集为根节点，递归执行锚点选择、方向生成、最优超平面选择与分裂操作；每次分裂将样本划分为左右两个子节点，分别递归处理，直到满足终止条件；递归过程形成一棵以超平面为分裂依据的二叉树结构，每个叶节点对应一个最终聚类簇； 2.5对所有最终聚类簇，根据样本数量和内部一致性得分进行类型划分，识别异常节点并优化其聚类结构； 2.6对每个最终聚类簇，统计其语义特征和数学特征； 3利用大语言模型对每个聚类簇自动生成语义摘要，并将摘要与聚类簇进行关联； 4为每个聚类簇生成独立的索引单元，通过选择查询、多类别组合查询、聚合查询、限制查询的检索方式，实现对原始非结构化数据的自动化筛选。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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