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龙图腾网获悉阳光学院申请的专利基于多源数据融合的服务质量评估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：CN120806756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511312171.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于多源数据融合的服务质量评估方法及系统是由潘津;杨淑惠;曾丽娥设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的服务质量评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及服务质量评估技术领域，公开了基于多源数据融合的服务质量评估方法及系统。该方法包括获取多个数据源的服务数据，具体包含服务请求时间、服务响应延迟、服务错误率及用户反馈信息；对这些服务数据分别进行时间对齐与维度对齐处理，由此形成统一格式的多维数据集；基于该多维数据集执行特征聚类分析，从中提取用于服务质量评估的目标特征数据，以及用于动态监测的异常指示数据；利用目标特征数据生成服务质量评估结果，该结果涵盖服务等级评分与潜在风险指标；根据异常指示数据识别服务数据更新中的异常情况，并据此对服务质量评估结果进行动态修正。

本发明授权基于多源数据融合的服务质量评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的服务质量评估方法，其特征在于，包括： 获取多个数据源的服务数据，所述服务数据包括服务请求时间、服务响应延迟、服务错误率以及用户反馈信息； 对所述服务数据进行时间对齐和维度对齐处理以形成统一的多维数据集； 基于所述多维数据集执行特征聚类分析处理，提取用于服务质量评估的目标特征数据和用于动态监测的异常指示数据； 利用所述目标特征数据生成服务质量评估结果，所述服务质量评估结果包括服务等级评分和潜在风险指标； 根据所述异常指示数据识别服务数据更新中的异常情况，并基于所述异常情况对所述服务质量评估结果进行动态修正； 所述基于所述多维数据集执行特征聚类分析处理包括： 将所述多维数据集转换为特征向量矩阵； 对所述特征向量矩阵执行聚类分组操作，输出正常特征簇和异常特征簇； 从所述正常特征簇中提取所述目标特征数据，所述目标特征数据包括服务稳定性指标和响应效率指标； 从所述异常特征簇中提取所述异常指示数据，所述异常指示数据包括服务中断标记和延迟偏差标记； 所述方法还包括： 分析所述异常指示数据中的多源关联性，识别跨数据源的联动异常； 当所述联动异常被确认时，执行评估优化策略，所述评估优化策略包括调整特征聚类分析处理的参数； 基于调整后的参数重新执行所述特征聚类分析处理； 将重新执行的结果输入服务质量评估索引的更新过程。

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