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龙图腾网获悉北京地大博创科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的编程界面布局自适应优化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：CN120950063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510942063.7，技术领域涉及：G06F8/38；该发明授权一种基于机器学习的编程界面布局自适应优化方法及系统是由徐兴科;李铁鑫;王金舸;张雨琛;于英顺;万鑫设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的编程界面布局自适应优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的编程界面布局自适应优化方法及系统，包括：获取用户在编程界面中的多源数据，对所述多源数据进行预处理提取特征数据，生成用于机器学习模型训练的特征向量；对所述特征向量采用强化学习算法训练界面布局预测模型，获取当前用户行为与设备状态预测最优界面布局数据；将所述最优界面布局数据调整为可视化布局调整指令，并动态更新编程界面中各功能模块的排列方式、尺寸比例与层级关系；通过接收用户反馈信息对所述界面布局预测模型进行在线增量学习，自适应调整编程的界面布局，能够智能识别用户行为特征与个性化偏好，不断适应用户行为变化与环境演进，显著提升了开发效率、界面交互体验与用户满意度。

本发明授权一种基于机器学习的编程界面布局自适应优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的编程界面布局自适应优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取用户在编程界面中的多源数据，对所述多源数据进行预处理提取特征数据，生成用于机器学习模型训练的特征向量； 对所述特征向量采用强化学习算法训练界面布局预测模型，获取当前用户行为与设备状态预测最优界面布局数据； 将所述最优界面布局数据调整为可视化布局调整指令，并动态更新编程界面中各功能模块的排列方式、尺寸比例与层级关系； 通过接收用户反馈信息对所述界面布局预测模型进行在线增量学习，自适应调整编程的界面布局； 获取用户在编程界面中的多源数据，对所述多源数据进行预处理提取特征数据，生成用于机器学习模型训练的特征向量，包括： 采集用户在编程界面中的交互行为数据作为多源数据，对所述多源数据进行数据清洗后进行归一化处理，将归一化处理后的多源数据进行编码，获取编码数据； 提取所述编码数据的时序特征、空间分布特征以及交互频率特征，获取特征数据； 依据当前编辑界面上任务类型感知上下文特征，以固定时间窗口滑动方式进行动态更新，对所述特征数据构建特征向量； 在所述当前编辑界面对所述特征向量建立信息流管理集合，其中，表示当前编辑界面中运行阶段的任务集合，所需调度的界面信息取决于运行任务中的具体任务操作；，表示当前编辑界面系统中已建立互信关系的工作位置的集合；表示当前编辑界面信息流工作流引擎，辅助用户在编辑界面中对业务过程中的分析与理解，生成信息委派、监督以及界面评价信息；表示编辑界面信息队列； 根据所述信息流管理集合建立当前编辑界面调度队列，生成所述当前编辑界面的调度执行信息流需求表； 建立当前编辑界面中运行阶段任务的优先级，对所述任务集合T进行排序，其中优先级为，其中n表示当前编辑界面中运行阶段的任务数量； 根据所述当前编辑界面中的任务需求建立决策模型，获取当前编辑界面的调度数据； 所述决策模型以任务需求作为调整界面布局的依据，形成具有信息流节点信息的调度数据，包括： 通过对所述当前编辑界面的任务需求进行分析构建决策知识库，依据所述任务需求构建任务队列； 通过所述当前编辑界面信息流工作流引擎驱动任务队列对任务需求进行分析，调整界面的信息布局，生成编辑界面的信息流数据； 分析所述信息流数据中的任务执行状态，对任务进行分解并反馈至所述当前编辑界面信息流工作流引擎中，对编辑界面进行调度调整，形成具有信息流节点信息的调度数据。

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