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龙图腾网获悉深圳市铱云云计算有限公司申请的专利基于用户习惯分析的多终端消息提醒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：CN114172818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202111478220.1，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权基于用户习惯分析的多终端消息提醒方法是由陈邦设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户习惯分析的多终端消息提醒方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种能提高用户体验、增加用户有效操作、能对潜在意图提供引导、识别准确性高的基于用户习惯分析的多终端消息提醒方法。包括以下步骤，步骤1获取第一用户习惯数据；步骤2将所述的第一用户习惯数据与预先存储的标准用户习惯数据进行比对；步骤3控制所述的通用处理器在所述相似值小于第一预设阈值时，从所述的第一用户习惯数据中提取出正常用户习惯数据；步骤4将所述的第一用户当前操作数据与所述的正常用户习惯数据进行比对，并根据比对结果获取命中当前操作数据下一步的用户浏览操作；步骤5将下一步的用户操作以消息提醒方式推送给所述第一用户的一个或多个终端。

本发明授权基于用户习惯分析的多终端消息提醒方法在权利要求书中公布了：1.基于用户习惯分析的多终端消息提醒方法，其特征是：包括以下步骤， 步骤1获取第一用户习惯数据； 步骤2将所述的第一用户习惯数据与预先存储的标准用户习惯数据进行比对； 步骤3控制通用处理器在相似值小于第一预设阈值时，从所述的第一用户习惯数据中提取出正常用户习惯数据； 步骤4将所述的第一用户当前操作数据与所述的正常用户习惯数据进行比对，并根据比对结果获取命中当前操作数据下一步的用户浏览操作； 步骤5将下一步的用户操作以消息提醒方式推送给所述第一用户的一个或多个终端； 所述标准用户习惯数据由终端根据用户在一段时间内针对至少一个应用的使用记录训练而成和或根据正常用户习惯数据对标准用户习惯数据进行更新，具体包括： 输入：给定数据集即标准用户习惯数据的集合X＝[x1,x2,…,xN]T，其中，x1,x2,…,xN∈Rd，d为样本特征维度，与给定数据集X相对应的行为信息集Y＝[y1,y2,…,yN]T，测试集即正常用户习惯数据的集合T＝[t1,t2,…,tM]T，其中，t1,t2,…,tM∈Rd，d为样本特征维度，yi∈{1,2,…,C}；利用KNN算法构建预测网络过程中的参数k1，截断距离dc，宽度参数σ，实施物理相似性假设时KNN算法中的参数k2，阻尼系数λ，最大迭代次数H以及满足迭代终止条件时的阈值θ； 输出：针对测试集的预测行为信息集； 训练阶段： Step1：利用KNN算法根据给定的训练集X以及相应的行为信息集Y构建预测网络Q； Step2：式7，其中，N代表预测网络Q中的节点总数；代表节点j与节点l之间的欧氏距离；代表截断距离；代表距离函数，当时χ…=1，反之χ…=0；利用式7计算预测网络Q中每个节点的浓度ρj； Step3：式5，式6，其中，表示子网络的权重；表示子网络中的第i个节点的权重；eij代表子网络qc中节点i到节点j的有向边；分别利用式6、式5计算子网络qc中第i个节点的权重以及子网络qc的权重εc； Step4：设定h＝0； Step5：循环直至满足迭代终止条件或满足hH； Step5.1：h＝h+1； Step5.2：循环直至j＝N； Step5.2.1：式1，其中，代表节点j在h+1次迭代过程中的影响因子；代表节点i在h次迭代过程中的影响因子；当h＝0时，节点的浓度设置为节点的影响因子，即代表节点i在第h次迭代过程中的影响因子；代表节点i的出度，即有向边的数目；利用式1更新节点影响因子； 预测阶段： Step6：设定m＝1，循环程序直至mM； Step6.1：式2，其中，代表t的k个邻居节点集合，中的节点可能来自于不同的子网络qc，1≤c≤C；利用式2通过KNN算法实施相似性假设，确定测试集T中测试样本tm的近邻节点集vi； Step6.2：式3，式4，其中，代表从风格的角度衡量t属于第c个类别的概率；代表集合中t的第i个邻居节点，且为其影响因子；利用式3、式4、式5计算最大概率c*，继而依据c*将确定测试样本tm的行为信息类型并将tm归入到类c中； Step6.3：m＝m+1； Step7：输出针对测试集T的预测行为信息集[y1,y2,…,yM]；Step8：将预测行为信息集转换为推送消息进而推送给用户； 所述的预先存储的标准用户习惯数据经如下训练获得： 根据训练集包含的所有样本构建预测网络，网络中节点i与训练集中的样本xi相对应且带有相同的行为信息类型；节点与邻居节点且与邻居节点具有相同的行为信息条件下将建立连接边，即满足如下两个条件将建立节点i到节点j的有向边eij： 1节点j为经KNN算法确定的节点i的k个邻居之一； 2节点i与节点j具有相同的行为信息； 以现有用户的习惯数据作为训练集，根据上述两个条件建立预测网络中所有节点之间的有向边之后，整个预测网络Q将由子网络qc组成，且1≤c≤C，而且子网络qc中的每个节点具有相同的行为信息类型，任意两个子网络之间无连接关系。

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