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龍圖騰網獲悉浙江開心果數智科技有限公司申請的專利一種基于大數據分析的商品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：CN120125324B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510609377.5，技術領域涉及：G06Q30/0601；該發明授權一種基于大數據分析的商品推薦方法及系統是由張榮耀;張銳;汪志;程昊;陳致遠;徐進;袁通;肖路通;林守軒;梁金棟;劉厚友設計研發完成，并于2025-05-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大數據分析的商品推薦方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于大數據分析的商品推薦方法及系統，涉及智能推薦系統技術領域，包括，采集用戶在平臺上的行為數據和用戶所在地區的門店數據；從社交平臺和評論區采集商品的輿情數據，將行為數據、門店數據和輿情數據進行整合，形成推薦數據集；從行為數據中提取行為特征，從門店數據中提取門店特征，從輿情數據中提取輿情特征；將行為特征、門店特征和輿情特征整合為綜合特征向量，根據綜合特征向量生成用戶畫像；基于用戶畫像，利用機器學習算法構建商品推薦模型，將用戶畫像作為輸入，輸出商品的推薦列表；收集行為數據和門店活動的實時數據，動態調整推薦列表，記錄用戶對推薦商品的反饋。

本發明授權一種基于大數據分析的商品推薦方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據分析的商品推薦方法，其特征在于：包括： 采集用戶在平臺上的行為數據和用戶所在地區的門店數據；從社交平臺和評論區采集商品的輿情數據，將行為數據、門店數據和輿情數據進行整合，形成推薦數據集并進行預處理； 從行為數據中提取行為特征，從門店數據中提取門店特征，從輿情數據中提取輿情特征； 將行為特征、門店特征和輿情特征整合為綜合特征向量，根據綜合特征向量生成用戶畫像； 基于用戶畫像，利用機器學習算法構建商品推薦模型，將用戶畫像作為模型的輸入，結合商品的輿情熱度、區域內的門店活動數據，商品推薦模型輸出商品的推薦列表，具體步驟為： 將商品特征和動態特征映射到低維稠密向量空間，生成特征嵌入表示； 針對商品推薦模型的特征交叉FM部分，使用因子分解機捕捉輸入特征之間的二階交互關系，得到FM部分的輸出； 針對商品推薦模型的非線性特征學習Deep部分，使用全連接的深度神經網絡提取高階非線性特征交互，得到Deep部分的輸出； 將FM部分和Deep部分的輸出進行加權融合，得到最終的興趣預測評分； 收集行為數據和門店活動的實時數據，動態調整推薦列表，記錄用戶對推薦商品的反饋，具體步驟為： 實時收集用戶的行為數據和反饋數據，并對其進行清洗和預處理； 根據用戶的行為數據和反饋數據，動態計算每個商品的推薦優先級分數。

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浙江開心果數智科技有限公司，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市拱墅區祥園路39-1號104室；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”。