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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利一種基于強化學習的專家畫像刻畫與動態更新方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119918642B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510422163.7，技術領域涉及：G06N5/022；該發明授權一種基于強化學習的專家畫像刻畫與動態更新方法是由丁三;姜元春設計研發完成，并于2025-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于強化學習的專家畫像刻畫與動態更新方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于強化學習的專家畫像刻畫與動態更新方法，包括如下步驟：S1、采集專家數據并進行預處理，生成知識向量、行為向量和語義向量S2、構建以潛在認知標簽為核心的專家認知表示張量；S3、將專家認知表示張量輸入變維擬態生成網絡，生成專家畫像候選體；S4、采用多策略增強鯨魚優化算法對專家畫像候選體進行優化，生成優化后的專家畫像；S5、根據優化后的專家畫像生成專家畫像演化路徑圖譜；S6、采集專家畫像的真實行為反饋數據，并結合專家畫像演化路徑圖譜，通過獎勵函數生成聯合獎勵信號進行雙向更新，實現動態更新和潛在認知標簽的優化演化。本發明融合強化學習與標簽結構變維方法，實現專家畫像的動態刻畫與更新。

本發明授權一種基于強化學習的專家畫像刻畫與動態更新方法在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的專家畫像刻畫與動態更新方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、采集專家的結構型數據、行為型數據和語義型數據，并進行預處理，生成知識向量、行為向量和語義向量；S2、對知識向量、行為向量和語義向量進行融合，構建以潛在認知標簽為核心的專家認知表示張量；S3、將專家認知表示張量輸入變維擬態生成網絡，所述變維擬態生成網絡包括標簽生長單元、結構壓縮單元和維度變形單元，生成專家畫像候選體；S4、采用多策略增強鯨魚優化算法對專家畫像候選體進行優化，以結構置信度、潛在認知標簽一致性和專家歷史行為相容性為約束條件，生成優化后的專家畫像；S5、根據優化后的專家畫像生成專家畫像演化路徑圖譜，其中節點表示優化后的專家畫像狀態，邊表示增長、收縮和替換關系；S6、采集專家畫像的真實行為反饋數據，并結合專家畫像演化路徑圖譜，通過獎勵函數生成聯合獎勵信號，以聯合獎勵信號驅動所述變維擬態生成網絡的結構參數與多策略增強鯨魚優化算法的搜索參數雙向更新，實現專家畫像的動態更新和潛在認知標簽的優化演化。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230002 安徽省合肥市屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。