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龙图腾网获悉冠图科技有限公司申请的专利大数据环境中数据交易的匹配方法及系统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：CN121117635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511206269.X，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权大数据环境中数据交易的匹配方法及系统是由张桓睿;王莹;曾晓晶设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本大数据环境中数据交易的匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大数据交易技术领域，尤其是涉及一种大数据环境中数据交易的匹配方法及系统，其包括语义解耦模块分离核心数据对象与修饰条件并分配语义权重；特征自适应增强模块重构供给特征维度；量子优化引擎通过量子退火消解供需冲突；反事实验证模块生成虚拟供给向量验证匹配优势。本发明能够减少语义耦合对匹配精度的影响，提升多约束需求冲突消解效率，确保匹配结果的实时性与可靠性，同时通过三级反馈机制优化系统适应性与泛化能力，解决或至少减轻大数据交易中因语义耦合导致误匹配率高以及多约束需求冲突消解效率低的问题，提供一种大数据环境中数据交易的匹配方法及系统。

本发明授权大数据环境中数据交易的匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大数据环境中数据交易的匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：需求语义解耦处理 步骤S101：解析需求描述，分离核心数据对象与修饰条件； 步骤S102：动态分配语义权重生成需求向量； 步骤S2：供给特征自适应增强 步骤S201：提取供给方特征值； 步骤S202：按需求权重缩放重构供给特征； 步骤S2021：以需求高权重维度为增强优先级； 步骤S2022：根据供给特征值与需求期望值的匹配度分段缩放供给特征值，匹配度高于阈值时线性增强，匹配度低于阈值时指数衰减； 步骤S203：标记供给能力边界为硬约束； 步骤S3：量子联合优化决策 步骤S301：将需求对象映射为量子节点，修饰条件及供给特征转化为约束边； 步骤S3011：需求核心对象作为量子变量节点； 步骤S3012：供给能力边界作为变量取值范围硬约束； 步骤S3013：互斥修饰条件转化为负权重约束边； 步骤S302：执行量子退火输出帕累托解集； 步骤S3021：优先跨越标记冲突的高能垒区域； 步骤S3022：过滤违反供给硬约束的解； 步骤S4：闭环动态校准 步骤S401：当虚拟供给量子能量值低于当前解设定比例时触发校准； 步骤S4011：基于未匹配供给方生成虚拟特征向量； 步骤S4012：当虚拟解量子能量值低于当前解15%时判定需校准； 步骤S402：重新分配语义权重并更新供给特征； 步骤S4021：降低高冲突约束的权重强度； 步骤S4022：按新权重重新标定供给特征； 其中，所述步骤S3与步骤S2形成数据流闭环，量子优化结果触发反事实验证并反馈至步骤S1。

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