(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210336138.3 (22)申请日 2022.04.01 (71)申请人 张岑天 地址 200333 上海市普陀区中潭路10 0弄40 号1103室 (72)发明人 张岑天　 (74)专利代理 机构 南京鼎傲知识产权代理事务 所(普通合伙) 32327 专利代理师 刘蔼民 (51)Int.Cl. G06F 40/279(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06F 40/205(2020.01) (54)发明名称 基于元宇宙的特 征识别方法及系统 (57)摘要 本申请提供的基于元宇宙的特征识别方法 及系统， 根据本发明的实施例的基于元宇宙的特 征识别方法， 可基于特征描述内容进行特征属性 筛选和用户特征更新， 可快速评估显著型特征中 参考关键语义的标签， 提高标签评估的准确率。 这样一来， 可以通过用户兴趣分布数据筛选出参 考关键语义的用户在先互动特征信息， 有利于确 定可能存在异常的用户在先 互动特征信息， 提高 第一特征识别文本的准确度和可信度。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114970507 A 2022.08.30 CN 114970507 A 1.一种基于元宇宙的特 征识别方法， 其特 征在于， 所述方法至少包括： 对偏好数据约束条件的用户兴趣分布数据进行参考定位筛选， 确定所述用户兴趣分布 数据中参考关键语义所属的第一约束条件以及所述参考关键语义的事先设置样本信息所 属的第二约束条件； 结合所述第 一约束条件的迁移需求指示， 以及所述第 一约束条件在所述偏好数据约束 条件的显著 性内容描述内容中绑定的第三约束 条件， 对所述参考关键语义进 行特征属性筛 选， 确定特征属性筛选信息； 在特征属性筛选信息为标准样本的前提上， 对所述第一约束 条 件进行特征优化处理处理， 确定所述参考关键语义的用户在先互动特征信息， 并对所述第 二约束条件在所述特征描述内容中绑定的第四约束条件进 行用户特征更新处理， 确定所述 参考关键语义的用户特 征更新结果； 在所述用户特征更新结果不小于事先设置用户特征量化结果的前提上， 结合所述参考 关键语义及其用户在先互动特 征信息确定第一特 征识别文本 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 结合所述第一约束条件的迁移需求指示， 以及所述第一约束条件在所述特征描述内容中绑定的第三约束条件， 对所述参考关键语义 进行特征属性筛 选， 确定特 征属性筛 选信息， 包括： 结合所述第 一约束条件的迁移需求指示， 确定所述参考关键语义与确定所述用户兴趣 分布数据的显著型特征提取线程之间的差异情况； 结合所述差异情况， 确定特征属 性筛选 方式； 结合所述第一约束条件在用户兴趣分布数据中的空间语义， 在所述特征描述内容中 确定所述第三约束条件的空间语义； 结合所述特征属性筛选方式， 对特征描述内容中的各所述第 三约束条件进行特征属性 筛选处理， 确定所述特 征属性筛 选信息。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 结合所述差异情况， 确定特征属性筛选方 式， 包括如下其中一项： 在所述差异情况不小于第 一差异情况判定值的前提上， 将所述特征属性筛选方式确定 为基于偏好动态的特 征属性筛 选方式； 在所述差异情况不小于第二差异情况判定值且小于所述第一差异情况判定值的前提 上， 将所述特 征属性筛 选方式确定为基于边 缘化动态的特 征属性筛 选方式； 在所述差异情况小于所述第 二差异情况判定值的前提上， 将所述特征属性筛选方式确 定为基于局部型动态的特 征属性筛 选方式。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 结合所述特征属性筛选方式， 对所述第三 约束条件进行 特征属性筛 选处理， 确定所述特 征属性筛 选信息， 包括： 结合所述特征属性筛选方式， 对所述第三约束条件进行动态识别处理， 确定动态识别 结果； 在所述动态识别结果为标准样本动态的前提上， 对所述第 三约束条件中的局部约束条 件进行去极化处 理， 确定去极化结果； 结合所述特征属性筛选方式， 确定动态识别结果的第 一可能性和所述去极化结果的第 二可能性； 结合所述第一可能性、 所述第二可能性、 所述动态识别结果和所述去极化结果， 确定所述特 征属性筛 选信息。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括， 在特征属性筛选信息为权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114970507 A 2标准样本的前提上， 评估所述第一约束条件内是否涵盖事先设置参考， 确定所述第一评估 结果， 其中， 所述事 先设置参考包括对局部的第一约束 条件进行抑制的指 令， 在特征属性筛 选信息为标准样本的前提上， 对所述第一约束条件进行特征优化处理处理， 确定所述参考 关键语义的用户在先互动特征信息， 包括： 在特征属性筛选信息为标准样本的前提上， 结合 所述第一评估结果， 对所述第一约束条件进行特征优化处理处理， 确定所述参考关键语义 的用户在先互动特 征信息。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 评估所述第 一约束条件内是否涵盖事先设 置参考， 确定所述第一评估结果， 包括： 对所述第一约束条件中的局部约束条件进 行评估操 作， 确定所述局部约束条件的关键语义异常情况； 在所述关键语义异常情况为事先设置关 键语义异常的前提上， 评估所述局部约束条件内是否涵盖事先设置参考， 确定所述第一评 估结果。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 结合所述第一评估结果， 对所述第一约束 条件进行特征优化处理处理， 确定所述参考关键语义的用户在先互动特征信息， 包括如下 其中一项： 在所述第一评估结果为不存在所述事先设置参考的前提上， 对所述第一约束条 件中的局部约束 条件进行第一特征优化处理处理， 确定所述参考关键语义的用户在先互动 特征信息； 在所述第一评估结果为存在所述事先设置参考的前提上， 对所述第一约束条件 中的局部约束 条件进行第二特征优化处理处理， 确定所述参考关键语义的用户在先互动特 征信息， 其中， 所述第二特征优化处理处理中局部的未抑制约束条件的显著性内容的可能 性大于第一特 征优化处 理处理中对应约束条件的显著性内容的可能性。 8.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 在所述第一评估结果为 不存在所述事先设置参 考的前提上， 确定第二特 征识别文本 。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括， 将所述第一约束条件或 所述第三约束 条件的空间语义信息、 所述参考关键语义的用户特征更新结果和所述参考关 键语义的用户在先互动特征信息， 与所述用户兴趣分布数据和/或特征描述内容进行加权 处理， 确定评估显著型 特征。 10.一种基于元宇宙的特征识别系统， 其特征在于， 包括互相之间通信的处理器和存储 器， 所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行， 以实现权利要求 1‑9任一项所 述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114970507 A 3