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申请/专利权人：中国科学技术大学

摘要：本发明涉及知识产权领域，公开了一种用于知识产权虚拟实验的人机交互数据处理系统，包括用户界面模块、输入处理模块、数据库管理模块、检索模块、虚拟实验模块及知产资源挖掘模块。本发明能够在虚拟环境中安全地实践和测试知识产权策略，为知识产权专业人士或学习者提供了宝贵的资源和工具；让用户在模拟环境中测试和验证知识产权的应用场景和效果，增加了用户的实践经验，提高了用户对知识产权应用的理解和认识，有助于教育和培训；在知识产权虚拟实验系统中实现智能化的个性化推荐，有效地辅助用户发现和利用价值知识产权资源，同时根据效果评估结果不断优化推荐算法。

主权项：1.一种用于知识产权虚拟实验的人机交互数据处理系统，其特征在于，该用于知识产权虚拟实验的人机交互数据处理系统包括用户界面模块、输入处理模块、数据库管理模块、检索模块、虚拟实验模块及知产资源挖掘模块；其中，所述用户界面模块，用于提供操作界面，使用户能够输入数据、提交查询及接收反馈；所述输入处理模块，用于接收用户输入的数据，并进行验证和格式化处理；所述数据库管理模块，用于存储和管理知识产权相关的数据；所述检索模块，用于根据用户输入的查询条件，在数据库中查找和检索相关的知识产权信息；所述虚拟实验模块，用于用户在模拟环境中测试和验证知识产权的应用场景和效果；所述知产资源挖掘模块，用于分析和处理用户在知识产权虚拟实验中的互动行为数据，并根据评分预测和用户相似度信息，生成个性化的推荐列表；所述虚拟实验模块包括流程模拟模块、侵权模拟模块、规划模拟模块及图像辅助模块；其中，所述流程模拟模块，用于模拟专利的审查过程、模拟商标注册管理流程及模拟版权保护授权流程；所述侵权模拟模块，用于用户参与虚拟的知识产权侵权案件，并通过模拟谈判，使用户学习知识产权的转让或授权流程；所述规划模拟模块，用于用户在虚拟环境中为虚构公司制定知识产权战略，且学习不同国家和地区的知识产权法律差异，并模拟跨境知识产权问题的处理；所述图像辅助模块，用于虚拟实验时，根据用户的输入条件，匹配对应的图像内容；所述知产资源挖掘模块包括数据收集模块、预处理模块、属性聚类模块、相似度计算模块、评分预测模块、矩阵补全模块、列表生成模块及效果评估模块；其中，所述数据收集模块，用于收集用户的互动行为数据，并输出结构化的用户行为日志文件；所述预处理模块，用于对用户行为日志文件进行数据清洗、数据转换及数据归一化，并输出用户行为数据集；所述属性聚类模块，用于获取用户属性数据，对所有用户的用户属性数据进行编码，并转换为数值向量，得到用户属性向量，且使用聚类算法对用户属性向量进行聚类，经过迭代，将属性相似的用户分到同一类簇中，并输出用户类簇；所述相似度计算模块，用于在每个用户类簇中，计算用户间的相似度，并使用时间信息改进相似度计算，且根据相似度大小选择与目标用户相似度最大的前n个用户作为近邻用户，并输出目标用户的近邻用户集合；所述评分预测模块，用于收集用户的评分基础数据，使用SVD++算法对用户进行评分预测，且加入用户的隐式反馈和显式反馈，同时调整SVD++算法的参数，并输出基于SVD++算法的评分预测结果；所述矩阵补全模块，用于根据近邻用户的评分信息为SVD++算法的预测评分添加偏差调整项，并使用预测评分和偏差调整项补全用户项目评分矩阵中的缺失值，并输出补全后的用户项目评分矩阵；所述列表生成模块，用于根据补全后的用户项目评分矩阵，为每个用户生成推荐列表，且列表中的项目按预测评分从高到低排序，且过滤掉用户已经接触过的项目，输出每个用户的个性化推荐列表；所述效果评估模块，用于获取用户的实际反馈，并通过评估指标来衡量个性化推荐列表的性能，通过比较推荐结果和用户的实际行为来计算这些指标，获取推荐系统性能评估报告；所述收集用户的评分基础数据时，确定用户评分的各个触点；若用户留下评分时，则将评分数据连同用户ID、评分对象的ID、时间戳信息进行记录；所述使用SVD++算法对用户进行评分预测时，将收集的评分基础数据进行归一化处理，并记录用户的隐式反馈行为；随机初始化用户及项目的隐含特征向量，并初始化用户偏差项及项目偏差项，且初始化用户的隐式反馈参数，并将用户的隐式行为转换为隐式反馈向量；选择损失函数，并使用随机梯度下降算法最小化损失函数，且在每次迭代中，根据用户的显式反馈和隐式反馈更新SVD++算法的参数，同时迭代更新，直到参数收敛或达到预定迭代次数，输出训练好的SVD++算法的参数；对于每个用户项目对，结合用户的隐含特征向量、项目的隐含特征向量、用户偏差项、项目偏差项及用户的隐式反馈，计算预测评分，且将预测评分反变换到原始评分的范围；评估预测准确性，并根据评估结果调整参数，以优化SVD++算法性能；输出基于SVD++算法的评分预测结果。

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权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学 一种用于知识产权虚拟实验的人机交互数据处理系统