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龍圖騰網(wǎng)恭喜大連理工大學(xué)申請的專利基于用戶聚類和商品聚類的混合協(xié)同過濾推薦方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114741603B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210437699.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)基于用戶聚類和商品聚類的混合協(xié)同過濾推薦方法是由周寬久;高崧豪;李浚瑀;劉楠設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于用戶聚類和商品聚類的混合協(xié)同過濾推薦方法在說明書摘要公布了：一種基于用戶聚類和商品聚類的混合協(xié)同過濾推薦算法，針對互聯(lián)網(wǎng)電商平臺，設(shè)計屬性偏好矩陣實現(xiàn)系統(tǒng)推薦冷啟動；再對聚類結(jié)果進行降噪處理，并引入融合因子α，獲取Top?n推薦集。最后，根據(jù)購買記錄分析商品間的關(guān)聯(lián)規(guī)則和用戶對商品屬性的偏好權(quán)值，獲得關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦集與用戶個性化推薦集，結(jié)合Top?n推薦集共同得到用戶推薦列表，完成對多維度精準推薦。本發(fā)明能夠在冷啟動階段沒有實際購買數(shù)據(jù)的情況下，對用戶進行較為精準的推薦；并且在聚類中利用雙重聚類算法與聚類降噪處理，使推薦算法較傳統(tǒng)推薦算法在推薦精準度方面有較大幅度提升，此外本發(fā)明利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，結(jié)合ID3進行賦權(quán)實現(xiàn)對商品間關(guān)聯(lián)規(guī)則和用戶個性的推薦，推薦結(jié)果更加科學(xué)、全面。

本發(fā)明授權(quán)基于用戶聚類和商品聚類的混合協(xié)同過濾推薦方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于用戶聚類和商品聚類的混合協(xié)同過濾推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、引用外部購買記錄獲得用戶屬性對商品屬性的評價矩陣；通過對外部購買記錄的利用，獲得用戶屬性對商品屬性的評價矩陣C，評價矩陣如公式1或公式2所示：Ue×C×Pe＝Ee1 其中，e下標所示，為外部購買記錄內(nèi)容；Ue表示用戶屬性矩陣，行為外部數(shù)據(jù)源用戶ID，列為用戶屬性；C表示用戶屬性對商品屬性的評價矩陣，行為用戶屬性，列為商品屬性；Pe表示商品屬性矩陣，行為商品屬性，列為外部數(shù)據(jù)源商品ID；Ee表示用戶商品評價矩陣；表示Ue矩陣的逆矩陣，表示Pe矩陣的逆矩陣；公式1可等同于公式2；步驟2、將用戶屬性對商品屬性的評價矩陣、系統(tǒng)中用戶屬性矩陣和商品屬性矩陣結(jié)合，獲得初始用戶評價矩陣，選取Top-n，完成冷啟動；具體如下：引入外部購買記錄獲得用戶屬性對商品屬性的評價矩陣C，解決冷啟動階段無法推薦的問題，將其與系統(tǒng)中已有用戶信息及商品信息結(jié)合，得到用戶評價矩陣，表示為公式5：Ui×C×Pi＝Ei5其中，Ui表示本系統(tǒng)用戶屬性矩陣，行為用戶ID，列為用戶屬性；Pi表示本系統(tǒng)商品屬性矩陣，行為商品屬性，列為商品ID；Ei表示本系統(tǒng)初始用戶商品評價矩陣；對Ei中每個用戶對商品的評分進行排序，選取評分最高的n個商品，進行初步推薦；步驟3、利用系統(tǒng)中已有的用戶屬性矩陣和商品屬性矩陣，分別對用戶與商品進行聚類，確定初始簇心，并進行聚類迭代，直至類簇穩(wěn)定不變；步驟4、降噪處理，將靠近多個簇心的向量識別為噪點，進行降噪；步驟5、獲取用戶預(yù)測評價與商品預(yù)測評價，引入融合因子α，獲取最終預(yù)測評價，并得到Top-n推薦集；利用兩個預(yù)測評價結(jié)合融合因子α共同生成最終預(yù)測評價，融合公式表示為11：Fi,u＝α×Qi,u+1-α×Pi,u11其中，F(xiàn)i,u表示用戶i對商品u的預(yù)測評價；α為融合因子，α∈[0,1]；Qi,u表示基于商品聚類用戶i對商品u的預(yù)測評價；Pi,u表示基于用戶聚類，用戶i對商品u的預(yù)測評價；步驟6、對交易數(shù)據(jù)進行Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，根據(jù)用戶的購買記錄，獲得存在關(guān)聯(lián)規(guī)則的商品推薦集；步驟7、利用ID3分析用戶購買記錄，賦權(quán)分析獲得用戶對商品屬性的偏好權(quán)值，得到用戶個性化推薦集，與關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦集和Top-n推薦集結(jié)合，得到最終推薦列表。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人大連理工大學(xué)，其通訊地址為：116024 遼寧省大連市甘井子區(qū)凌工路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。