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龙图腾网获悉山东衡昊信息技术有限公司申请的专利一种基于特征空间的用户需求精准提取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：CN116304202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310087130.2，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种基于特征空间的用户需求精准提取系统及方法是由李东;孙彤;文强;姜蔚设计研发完成，并于2023-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征空间的用户需求精准提取系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于特征空间的用户需求点精准提取系统及方法。本发明通过引入数据赋值与积分运算，采用关联系数的求取方法，构建历史需求特征空间向量的方法以及精准需求点输出公式，深度挖掘用户需求特征，构建精准需求点特征提取算法。

本发明授权一种基于特征空间的用户需求精准提取系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征空间的用户需求精准提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1对在历史用户信息中获取到的原始的用户需求信息和需求属性信息进行时间域为0的对齐化处理，将进行时间对齐后的原始用户信息称作为齐化用户信息，包含了齐化用户需求信息和齐化需求属性信息，并对其进行数字化处理，将数字化后的齐化用户信息称作为数字化用户信息，记为，其中s表示秒； 根据实际应用场景设定需求数据库C，此需求数据库是根据实际应用场景进行事先设定，用于对所述数字化用户信息进行筛选； 设，g={1,2,3,...,G},表示实际应用场景的第G需求点，则表示任意一个需求点； 通过下列公式对进行赋值： ，将被赋值为0的进行删除，被赋值为1的保留； 对被保留下来的数字化用户信息进行积分运算式的数据预处理，具体处理方式由下列公式实现： 其中表示数据预处理后的用户信息，； 步骤S2将数据预处理后的齐化用户需求信息记为，数据预处理后的齐化需求属性信息记为，基于数据预处理后的齐化用户需求信息，构建需求特征空间向量，基于数据预处理后的齐化需求属性信息，构建需求属性特征空间向量；设，，其中，M表示用户需求信息的空间维度，且c小于d； 则与之间的关联系数由下列公式计算得出： 通过比对的大小，找出与任意其他空间维度的关联系数都为最大值时的用户需求信息空间维度特征值，并将其作为精准用户信息特征向量； 计算精准用户需求信息特征向量与中任意一个空间维度特征值的关联因子，m={1,2,3,...,M}，n={1,2,3,...,N}，N表示需求属性信息的空间维度，具体计算方式如下所示： 其中为参数，且； 步骤S3引入用户需求特征空间向量作为权值连接，对历史数据与实时数据进行交互融合，构建需求点推送算法框架，得到用户需求精准目标；具体框架共有四层： 实时数据输入层,共有R个神经元，任意一个神经元可用r进行表示； 将数据预处理后的当前时刻的用户信息作为需求点精准提取算法框架的输入，则实时数据输入层的输入为，输出也为； 特征插入层，共有R+1个神经元： 其中R个神经元的输入为，输出为，且， 插入的一个特征神经元为历史需求点属性信息特征向量所得到的精准需求属性特征向量，输出为； 信息融合层，具有Q个神经元，任意一个神经元用q表示： 其中为特征插入层的神经元和信息融合层对应神经元之间的权值连接,表示特征插入层的神经元和信息融合层对应神经元之间的偏置； 信息融合层任意一个神经元的输入为,信息融合层任意一个神经元的输出为： 其中表示对箭头两端的数据进行交互运算，为交互函数，且 精准需求点输出层的输入为,输出为 其中和分别为信息融合层任意神经元到精准需求点输出层神经元之间的权值连接和偏置，且从中进行取值，为特征提取函数，且,其中和为一组调节参数,j=，则 。

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