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龙图腾网获悉广州航海学院申请的专利一种基于遗传模糊聚类的电商个性化推荐服务方法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：CN119090588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411190700.1，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权一种基于遗传模糊聚类的电商个性化推荐服务方法是由朱志辉设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传模糊聚类的电商个性化推荐服务方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于遗传模糊聚类的电商个性化推荐服务方法。包括：将商品按照色彩丰富度的由低到高划分，分析得到用户群体与商品的色彩丰富度的偏好关系，并根据偏好关系建立偏好预测模型以得到用户群体的偏好特征向量，根据用户群体的行为数据以及偏好特征向量，分析不同的用户群体在色彩丰富度上的差异性和相似性，将用户群体按照色彩丰富度划分为多个类别的用户，得到每个类别的用户的色彩偏好特征，根据色彩偏好特征以及相应的色彩丰富度所对应的商品，生成基于色彩丰富度的商品的推荐列表，并根据每个类别的用户对所述推荐列表的反馈信息，动态调整推荐列表；本申请能够有效解决用户在选择需求商品的过程中体验感较差的问题。

本发明授权一种基于遗传模糊聚类的电商个性化推荐服务方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传模糊聚类的电商个性化推荐服务方法，其特征在于，所述方法包括： 将获取并加载的各商品对应的商品图像转换为RGB颜色空间，提取所述商品图像的颜色，并根据所述商品图像的颜色的数量，将对应的所述商品按照色彩丰富度的由低到高划分为单色、低色彩丰富度、中色彩丰富度和高色彩丰富度； 基于获取的各用户群体的基本信息数据以及对应的所述用户群体的行为数据分析得到所述用户群体与所述商品的色彩丰富度的偏好关系，并根据所述偏好关系建立偏好预测模型以得到所述用户群体的偏好特征向量；所述用户群体包括不同性别、职业和年龄的用户；所述行为数据包括所述用户群体对于所述商品的浏览记录、购买记录和收藏记录；所述分析得到所述用户群体与所述商品的色彩丰富度的偏好关系，并根据所述偏好关系建立偏好预测模型以得到所述用户群体的偏好特征向量的步骤包括：将所述基本信息数据转化为结构化的特征向量得到用户特征；根据所述用户群体的行为数据对所述用户特征进行特征选择，得到与所述行为数据关联的偏好用户特征；分别统计不同的用户群体在各色彩丰富度的所述商品上的交互行为，作为所述用户群体对色彩丰富度的偏好度量；所述交互行为包括对所述商品产生浏览记录、购买记录和收藏记录的次数和时长；将各所述偏好度量进行归一化处理，得到不同的用户群体对于色彩丰富度的偏好分布；对所述偏好用户特征和所述偏好关系进行关联性分析，得到不同特征组合与所述色彩偏好之间的关联规则；所述不同特征组合包括色彩丰富度的颜色组合；基于所述不同特征组合与所述色彩偏好之间的关联规则构建偏好预测模型得到所述用户群体的偏好特征向量，并采用协同过滤算法和矩阵分解算法对所述偏好预测模型进行优化；评估所述偏好预测模型的准确率、召回率和F1指标，并根据评估结果调整所述偏好预测模型的参数和进行用户特征的特征选择；所述采用协同过滤算法和矩阵分解算法对所述偏好预测模型进行优化的步骤包括：构建所述用户群体和所述商品之间的交互矩阵，并采用矩阵分解算法对所述交互矩阵进行计算找出设置的所述用户群体中目标用户的相似用户，并计算得到所述相似用户对于每个色彩丰富度对应商品的偏好阈值，作为所述目标用户的偏好预测值；根据所述目标用户的基本信息数据和所述目标用户的偏好预测值对所述偏好预测模型进行训练； 根据所述用户群体的行为数据以及所述偏好特征向量，利用模糊聚类算法分析不同的所述用户群体在色彩丰富度上的差异性和相似性，并采用遗传算法对所述模糊聚类算法进行优化； 基于优化后的模糊聚类算法的分析结果，将用户群体按照色彩丰富度划分为多个类别的用户，得到每个类别的用户的色彩偏好特征；根据所述色彩偏好特征以及相应的色彩丰富度所对应的商品，生成基于色彩丰富度的商品的推荐列表； 收集并根据每个类别的用户对所述推荐列表的反馈信息，动态调整所述推荐列表以优化所述色彩偏好特征。

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