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龙图腾网获悉联通视频科技有限公司申请的专利基于大数据的影视会员管理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：CN121258591B 。

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：202511795554.X，技术领域涉及：G06Q30/0226；该发明授权基于大数据的影视会员管理系统是由曹海文;王洁昊;张丽丽;王然;何雨轩;徐国硕;王鹏程;张春翠设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的影视会员管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的影视会员管理系统，包括数据获取模块、会员生命周期划分模块、会员生命周期转化模块和影视会员智能管理模块。本发明涉及数据处理技术领域，具体是指基于大数据的影视会员管理系统，本方案创新性地将会员生命周期划分与会员生命周期转化相结合，能够实时根据影视会员的数据动态调整管理和转化策略，提高影视会员管理的实时适应能力；提出了采用粒度球二次优化、双因子密度计算方法和动态分配策略改进聚类算法，提高了生命周期划分的准确性和适应性；采用群体反馈学习策略与对数递减策略改进粒子优化算法，提高模型输出结果的准确性与适应性，推动了影视会员转化策略的精准优化，实现了影视会员的智能化与个性化管理。

本发明授权基于大数据的影视会员管理系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的影视会员管理系统，其特征在于：包括数据获取模块、会员生命周期划分模块、会员生命周期转化模块和影视会员智能管理模块； 所述数据获取模块，具体为通过数据采集与数据优化，得到影视会员管理优化数据； 所述会员生命周期划分模块，具体为通过粒度球二次优化、双因子密度计算方法和非中心粒度球动态分配改进聚类算法，建立会员生命周期划分模型，并将影视会员的行为数据输入模型中，得到影视会员的生命周期阶段；所述粒度球二次优化，具体为通过计算初始稳定粒度球集合中每个粒度球半径r，然后将初始稳定粒度球集合中粒度球的按半径r进行升序排序，计算相邻粒度球的半径增量，并将半径增量最大的粒度球的半径设为半径阈值，最后，遍历初始稳定粒度球集合中粒度球，若粒度球半径，则加入最终粒度球候选集，否则进行粒度球迭代分割操作，将分割后的子粒度球加入最终粒度球候选集，其中，表示第个粒度球的半径，表示第个粒度球的半径； 所述双因子密度计算方法，具体为分别计算每个粒度球的内部密度与邻域密度； 所述非中心粒度球动态分配，具体包括以下步骤： 初始分配，具体为对于每个作为聚类中心的粒度球，将其m个邻近粒度球直接分配到该聚类中心所属的簇； 待分配队列初始化，具体为将未分配的粒度球按照粒度球的邻域密度值进行降序排序，加入待分配队列； 动态阈值分配，具体为初始化候选分配阈值，然后遍历待分配队列中每个粒度球，计算该粒度球的邻近粒度球集合中，已分配到聚类中心所属簇的数量，若，则计算该粒度球属于各簇的隶属度值，根据隶属度值将其分配到隶属度值最大的簇，并将该粒度球从待分配队列移除，若，则暂时跳过该粒度球，继续检查其他待分配粒度球，最后进行候选分配阈值调整，继续遍历待分配队列，直至满足任一个动态分配停止条件，其中m表示每个粒度球的邻近粒度球数量；所述动态分配停止条件包括待分配队列为空与；所用公式如下： ； 式中，表示粒度球属于簇的隶属度值，表示第q个聚类簇，表示粒度球的邻近粒度球集合中，属于簇的粒度球数量； 粒度球兜底分配，具体为对于仍未分配的粒度球，通过其邻近粒度球集合中，计算与已分配粒度球的欧式距离，选择距离最近的已分配粒度球，并将该粒度球分配到该已分配粒度球所属的簇； 所述会员生命周期转化模块，具体为构建会员生命周期转化模型，通过历史数据对模型进行训练，并采用群体反馈学习策略与对数递减策略改进粒子优化算法，进行转化模型超参数优化，获取模型最优超参数组合并更新模型超参数，形成最优会员生命周期转化模型，并将实时数据输入至该模型中，得到实时影视会员转化策略；具体包括以下步骤： 建立会员生命周期转化模型，具体为基于Q学习算法构建会员生命周期转化模型，并通过历史影视会员阶段转化数据作为训练数据进行模型训练，得到训练后的会员生命周期转化模型； 转化模型超参数优化，具体为通过改进的粒子优化算法获取模型最优超参数组合，并根据模型最优超参数组合对模型的超参数进行更新，得到最优会员生命周期转化模型；具体包括以下步骤： 初始化粒子种群，具体为将训练后的会员生命周期转化模型的超参数编码为粒子个体位置向量，并通过随机初始化方法生成个粒子个体的位置向量，构成初始粒子群； 粒子适应度值计算，具体为计算种群中粒子个体适应度值；将基于粒子个体位置建立的会员生命周期转化模型性能作为粒子个体适应度值； 计算种群平均最优位置，具体为基于群体反馈学习策略计算所有粒子个体最优位置的均值；所用公式如下： ； 式中，表示种群平均最优位置，表示每个粒子个体的最优位置，k表示粒子个体的索引； 计算自适应惯性权重，具体为通过对数递减策略调整惯性权重；所用公式如下： ； 式中，表示第k个粒子在第次迭代中惯性权重，表示初始惯性权重，表示最终惯性权重，表示调整系数，控制惯性权重递减的速率，表示最大迭代次数，t表示当前迭代次数，表示在第k个粒子在次迭代中的最优位置； 个体粒子更新，具体为进行粒子速度和位置更新； 粒子搜索终止，具体为进行粒子最优位置更新，并当满足任一个搜索终止条件时，则终止搜索并获得粒子全局最优位置；所述粒子全局最优位置具体指模型最优超参数组合； 最优超参数更新，具体为根据所述模型最优超参数组合，更新模型的超参数配置，得到最优会员生命周期转化模型； 会员生命周期转化策略获取，具体为将当前影视会员的生命周期阶段与实时影视会员阶段转化数据输入至最优会员生命周期转化模型中，得到实时影视会员转化策略； 所述影视会员智能管理模块，具体为根据影视会员的生命周期阶段，结合实时影视会员转化策略，自动实施个性化的转化策略，实现对影视会员生命周期的智能化全面管理；所述影视会员转化策略具体为每个生命周期阶段的会员向高价值会员转换制定的个性化转化策略。

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