一种多元空间超模态信息结构的高阶行为表征方法

AITNT
正文
推荐专利
一种多元空间超模态信息结构的高阶行为表征方法
申请号:CN202510731469
申请日期:2025-06-03
公开号:CN120632565A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明属于数据挖掘技术领域,公开一种多元空间超模态信息结构的高阶行为表征方法,该方法在信息空间、物理世界与人类社会高度融合的多元空间中,系统性地刻画了数字空间中对象的行为特征。有效的行为表征与刻画是分析与挖掘网络空间中异常个体或群体的基础。该方法充分考虑了多元世界的场景,包括物理空间、社会空间与网络空间,旨在为复杂行为模式的识别与理解提供理论支持与实践指导。通过该方法,可以更精确地捕捉用户行为的复杂关联性及全局行为模式,为多元空间下的行为分析和决策提供坚实的技术支持。
技术关键词
表征方法 序列 语义向量空间 数据挖掘技术 预训练模型 数据编码 定义 社会 物理 编码器 模式 基础 度量 决策 理论 人类
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于大数据的消防救援路径规划方法和系统
消防救援路径 救援车辆 节点 大数据 分支
2
一种电力光通信网络的流量预测方法、系统及存储介质
光通信网络 流量预测模型 流量预测方法 流量预测系统 数据
3
基于序列数据的模型训练方法及相关产品
分子 序列 预训练模型 模型训练方法 样本
4
一种用于工业污水处理的优化方法及系统
高风险 水质 水力停留时间 多节点 污水处理设备
5
基于密集几何交互感知的动作重定向方法、装置、电子设备及存储介质
动作重定向方法 特征点 网格 交互特征 交互模型
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号