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龍圖騰網恭喜寧波寧帆信息科技有限公司申請的專利一種AI驅動的產品服務推薦方法及系統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：CN119760250B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510264759.9，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種AI驅動的產品服務推薦方法及系統是由章杰標;李君設計研發完成，并于2025-03-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種AI驅動的產品服務推薦方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種AI驅動的產品服務推薦方法及系統，涉及智慧醫療領域，通過構建個性化畫像、全面挖掘產品服務數據以及全流程自動學習框架，更準確地捕捉用戶需求和產品服務特性之間的關系，從而提供更精準的推薦結果；通過構建的個性化畫像深入挖掘用戶的多元化需求，并根據這些需求提供個性化的產品服務推薦，從而提高用戶的滿意度；全流程自動學習框架從用戶個性化畫像和產品服務數據倉庫中提取特征信息，并進行模型訓練和驗證調優，多維度全流程的自動學習方式，使得推薦模型不斷學習和優化；解決的是現有推薦方法無法滿足用戶的多元化需求的問題，本發明能夠精準地滿足用戶的多元化需求，提高推薦精準度和用戶體驗。

本發明授權一種AI驅動的產品服務推薦方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種AI驅動的產品服務推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一、采用應用程序編程接口API和微服務架構獲取用戶醫療健康數據和智慧醫療產品服務數據，并將獲取的數據傳輸至云服務器中進行處理和儲存；步驟二、基于無監督學習模型構建用戶個性化畫像，所述無監督學習模型基于獲取到的用戶醫療健康數據識別用戶的健康狀態、產品服務偏好和需求；步驟三、采用數據庫管理平臺構建產品服務數據倉庫，所述數據庫管理平臺采用關聯分析算法挖掘不同產品服務之間的潛在聯系，并基于關聯分析結果對產品服務歸類至健康狀態、產品服務偏好和需求；步驟四、采用全流程自動學習框架構建多維度AI推薦模型，所述全流程自動學習框架從用戶個性化畫像和產品服務數據倉庫中提取特征信息，并采用提取的特征信息進行模型訓練，所述全流程自動化機器學習框架包括特征提取模塊、模型選擇模塊、模型訓練模塊和驗證調優模塊；所述特征提取模塊采用自然語言處理庫從用戶醫療健康數據和智慧醫療產品服務數據中篩選出與健康狀態、產品服務偏好和需求匹配的特征，并對篩選的特征進行特征縮放、特征組合和特征轉換，所述模型選擇模塊采用循環神經網絡和交叉驗證方法對推薦算法進行選擇和評估；所述模型訓練模塊將篩選的特征劃分為訓練集、驗證集和測試集，并采用訓練集特征對選擇的算法進行訓練，以得到初始多維度AI推薦模型，所述驗證調優模塊通過自動化搜索和評估機制對初始多維度AI推薦模型的超參數進行調優，并采用驗證集特征對調優后的多維度AI推薦模型進行驗證；步驟五、基于構建的多維度AI推薦模型從用戶的健康狀態、產品服務偏好和需求維度評估用戶與不同類型產品服務之間的匹配度，并基于匹配度評估結果生成個性化產品服務推薦結果列表，在生成個性化產品服務推薦結果列表的過程中，采用檢索規劃策略對個性化產品服務推薦結果進行不同類型排序和綜合排序；在所述步驟五中，多維度AI推薦模型從健康狀態、產品服務偏好和需求維度評估用戶與不同類型產品服務之間的匹配度，不同類型產品服務的數據集為，表示健康狀態類型的產品服務，表示產品服務偏好類型的產品服務，表示產品服務需求類型的產品服務，用戶個性化畫像的數據集為，表示健康狀態維度的用戶醫療健康數據，表示產品服務偏好維度的用戶醫療健康數據，表示產品服務需求維度的用戶醫療健康數據，用戶與不同類型產品服務之間的匹配度計算公式為：在公式（1）中，表示健康狀態維度的用戶醫療健康數據與健康狀態類型的產品服務之間的匹配度，表示產品服務偏好維度的用戶醫療健康數據與產品服務偏好類型的產品服務之間的匹配度，表示產品服務需求維度的用戶醫療健康數據與產品服務需求類型的產品服務之間的匹配度，表示健康狀態維度的用戶醫療健康數據與健康狀態類型的產品服務的關系因子，用于表示產品服務偏好維度的用戶醫療健康數據與產品服務偏好類型的產品服務之間的相關性，用戶與不同類型產品服務之間的綜合匹配度輸出函數公式為： 在公式（2）中，P表示用戶與不同類型產品服務之間的綜合匹配度，表示健康狀態維度的權重，表示產品服務偏好維度的權重，表示產品服務需求維度的權重，用于消除維度之間的量綱差異，用于調節綜合匹配的敏感度，用于對綜合匹配結果進行歸一化處理,表示調節因子，用于平衡每個維度的重要性；步驟六、采用用戶交互界面將生成的個性化產品服務推薦結果列表展示給用戶，并收集用戶對個性化產品服務推薦結果列表的反饋。

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