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龙图腾网恭喜北京漂洋过海科技有限责任公司申请的专利基于大数据分析的机器学习模型优化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：CN118036771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410247221.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于大数据分析的机器学习模型优化系统及方法是由余贵林;张娜;曾勇设计研发完成，并于2024-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的机器学习模型优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据模型优化处理技术领域，且公开了基于大数据分析的机器学习模型优化系统及方法，包括以下步骤：用户行为数据模块，用于获取目标用户的行为数据，模型建立模块，模型优化模块，定期获取目标用户的异变行为数据，形成异变行为节点特征，根据异变行为节点特征的权重重新融入常规机械学习模型，形成优化机械学习模型。通过获取目标用户的异变行为数据，能够不断的更行新的数据，根据异变行为数据的异变行为节点特征，以不断更新的数据中的异变行为节点特征为基础，建立新的机器学习模型，该模型能够定期融入新的判定因素，从而满足机器学习模型的成长性需求，从而更加有利于解决变动数据所带来的问题。

本发明授权基于大数据分析的机器学习模型优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的机器学习模型优化系统，其特征在于：包括以下步骤：用户行为数据模块，用于获取目标用户的行为数据，行为数据包括一般行为数据和异变行为数据；模型建立模块，用于根据目标用户的一般行为数据，形成一般行为节点特征，根据一般行为节点特征的权重建立适配于目标用户的常规机械学习模型；模型优化模块，定期获取目标用户的异变行为数据，形成异变行为节点特征，根据异变行为节点特征的权重重新融入常规机械学习模型，形成优化机械学习模型；检索优化模块，根据用户的行为数据，建立适合于目标用户的检索规则；根据目标用户的一般行为数据，形成一般行为节点特征具体包括：对目标用户的浏览数据集进行归整，并形成总归整数据集，获取总归整数据集中所有数据的节点特征，形成总数据节点特征；对目标用户的关心数据集进行归整，形成关心归整数据集，总归整数据集中剔除关心归整数据集，获取排斥归整数据集，获取关心归整数据集中所有数据的节点特征，形成一般行为节点特征；根据一般行为节点特征的权重建立适配于目标用户的常规机械学习模型具体包括，统计目标用户一般行为节点特征，并统计各节点特征存在的频率，将频率占比高于25％的节点特征认作为，高权重节点特征；获取排斥归整数据集中所有包含高权重节点特征的数据，形成排斥数据，记录排斥数据，获取排斥数据中所有数据的节点特征，形成第一节点特征，剔除第一节点特征的高权重节点特征，形成第一排斥节点特征；根据频率由大到小的顺序将高权重节点特征区分为，第一高权重节点特征、第二高权重节点特征和第三高权重节点特征；获取目标产品信息，需满足，所述目标产品信息包含高权重节点特征，且目标产品需排除第一排斥节点特征；若目标产品包含有第一高权重节点特征，则将其归类于第一推送梯度内，若目标产品仅包含有第二高权重节点特征，则将其归类于第二推送梯度内，若目标产品仅包含有第三高权重节点特征，则将其归类于第三推送梯度内。

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