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龙图腾网获悉北京大唐高鸿数字科技有限公司申请的专利基于大模型的大数据分析可视化方法、装置、介质和产品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：CN120687661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510623921.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于大模型的大数据分析可视化方法、装置、介质和产品是由王奇;林鲲鹏;高银肖;梁桂岭设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的大数据分析可视化方法、装置、介质和产品在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于大模型的大数据分析可视化方法、装置、介质和产品。该方法包括：接收用户输入的自然语言需求；采用预设分层解析模型，对自然语言需求进行语义层、逻辑层和任务层的分解，生成可执行的数据分析指令；获取数据分析指令所需要的目标数据；根据数据分析指令、目标数据、预设图表推荐算法和美学评估优化算法，生成基础可视化图表；通过可视化生成对抗网络学习用户偏好特征，并根据用户偏好特征动态调整基础可视化图表，生成自然语言需求所对应的个性化可视化结果。本申请的方案解决了现有的拖拽式可视化系统和现有的编程式可视化方案在可视化过程中存在的缺点。

本发明授权基于大模型的大数据分析可视化方法、装置、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的大数据分析可视化方法，其特征在于，包括： 接收用户输入的自然语言需求；所述自然语言需求包括文本、语音、图表交互式标注指令中至少一种信息； 采用预设分层解析模型，对所述自然语言需求进行语义层、逻辑层和任务层的分解，生成可执行的数据分析指令； 获取所述数据分析指令所需要的目标数据； 根据所述数据分析指令、所述目标数据、预设图表推荐算法和美学评估优化算法，生成基础可视化图表； 通过可视化生成对抗网络学习用户偏好特征，并根据所述用户偏好特征动态调整所述基础可视化图表，生成所述自然语言需求所对应的个性化可视化结果； 其中，所述方法还包括： 通过虚拟数据助手模块对所述个性化可视化结果关联的原始数据流进行实时监控，计算时间序列预测值与实际值的异常分数，当所述异常分数满足连续N个周期偏离预设值或环比增长率超过预设阈值时触发异常预警，并生成异常事件记录； 当检测到触发异常预警的情况下，获取异常事件的权重和所述个性化可视化结果所对应的图文报告，并基于多模态大模型生成多模态决策报告； 根据所述多模态决策报告收集用户的反馈数据，更新所述预设图表推荐算法为目标算法； 根据所述目标算法，重新生成目标可视化结果。

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